論文の概要: BTSeg: Barlow Twins Regularization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16819v3
- Date: Thu, 12 Sep 2024 07:34:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-13 22:36:48.213824
- Title: BTSeg: Barlow Twins Regularization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation
- Title(参考訳): BTSeg: セマンティックセグメンテーションにおけるドメイン適応のためのBarlow Twins正規化
- Authors: Johannes Künzel, Anna Hilsmann, Peter Eisert,
- Abstract要約: セマンティックセグメンテーションモデルを強化した,革新的な半教師付きトレーニング手法であるBTSegを紹介する。
類似した場所で撮影されるが、異なる有害な条件下では、同じシーンの多様体表現と見なされるため、モデルが環境の理解を概念化できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.5229503563299915
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce BTSeg (Barlow Twins regularized Segmentation), an innovative, semi-supervised training approach enhancing semantic segmentation models in order to effectively tackle adverse weather conditions without requiring additional labeled training data. Images captured at similar locations but under varying adverse conditions are regarded as manifold representation of the same scene, thereby enabling the model to conceptualize its understanding of the environment. BTSeg shows cutting-edge performance for the new challenging ACG benchmark and sets a new state-of-the-art for weakly-supervised domain adaptation for the ACDC dataset. To support further research, we have made our code publicly available at https://github.com/fraunhoferhhi/BTSeg .
- Abstract(参考訳): BTSeg(Barlow Twins regularized Segmentation)は、ラベル付きトレーニングデータを必要としない悪天候を効果的に対処するために、セマンティックセグメンテーションモデルを強化する革新的な半教師付きトレーニング手法である。
類似した場所で撮影されるが、異なる有害な条件下では、同じシーンの多様体表現と見なされるため、モデルが環境の理解を概念化できる。
BTSegは、新しい挑戦的なACGベンチマークの最先端のパフォーマンスを示し、ACDCデータセットの弱教師付きドメイン適応のための新しい最先端技術を設定する。
さらなる研究を支援するため、私たちはhttps://github.com/fraunhoferhhi/BTSegでコードを公開しました。
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