論文の概要: Towards Dynamic and Small Objects Refinement for Unsupervised Domain
Adaptative Nighttime Semantic Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04747v1
- Date: Sat, 7 Oct 2023 09:05:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 15:56:41.738677
- Title: Towards Dynamic and Small Objects Refinement for Unsupervised Domain
Adaptative Nighttime Semantic Segmentation
- Title（参考訳）: 非教師なし領域適応型夜間意味セグメンテーションのための動的および小型オブジェクトの洗練に向けて
- Authors: Jingyi Pan, Sihang Li, Yucheng Chen, Jinjing Zhu, Lin Wang
- Abstract要約: 教師なしドメイン適応(UDA)は、夜間セマンティックセグメンテーションの課題に対処する可能性を示している。
本稿では,夜間セマンティックセマンティックセグメンテーションのための動的および小型オブジェクトのラベルレベルと特徴レベルの両方を改良する新しいUDA手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.554893654749847
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Nighttime semantic segmentation is essential for various applications, e.g.,
autonomous driving, which often faces challenges due to poor illumination and
the lack of well-annotated datasets. Unsupervised domain adaptation (UDA) has
shown potential for addressing the challenges and achieved remarkable results
for nighttime semantic segmentation. However, existing methods still face
limitations in 1) their reliance on style transfer or relighting models, which
struggle to generalize to complex nighttime environments, and 2) their
ignorance of dynamic and small objects like vehicles and traffic signs, which
are difficult to be directly learned from other domains. This paper proposes a
novel UDA method that refines both label and feature levels for dynamic and
small objects for nighttime semantic segmentation. First, we propose a dynamic
and small object refinement module to complement the knowledge of dynamic and
small objects from the source domain to target nighttime domain. These dynamic
and small objects are normally context-inconsistent in under-exposed
conditions. Then, we design a feature prototype alignment module to reduce the
domain gap by deploying contrastive learning between features and prototypes of
the same class from different domains, while re-weighting the categories of
dynamic and small objects. Extensive experiments on four benchmark datasets
demonstrate that our method outperforms prior arts by a large margin for
nighttime segmentation. Project page: https://rorisis.github.io/DSRNSS/.
- Abstract（参考訳）: 夜間のセマンティクスセグメンテーションは、例えば自動運転など、さまざまなアプリケーションにおいて不可欠である。
非教師なしドメイン適応(UDA)は、課題に対処する可能性を示し、夜間のセマンティックセグメンテーションにおいて顕著な結果を得た。
しかし、既存の方法は依然として限界に直面している。
1) 複雑な夜間環境への一般化に苦しむスタイル移転やリライトモデルへの依存
2)車両や交通標識などの動的かつ小さな物体の無知は,他の領域から直接的に学ぶことは困難である。
本稿では,夜間セマンティックセグメンテーションのための動的および小型オブジェクトのラベルレベルと特徴レベルを改良する新しいUDA手法を提案する。
まず、ソースドメインから対象の夜間ドメインへの動的および小さなオブジェクトの知識を補完する、動的で小さなオブジェクトリファインメントモジュールを提案する。
これらの動的および小さなオブジェクトは、通常、未公開の状況ではコンテキスト一貫性がない。
そこで我々は,異なるドメインから同一クラスの特徴とプロトタイプの対比学習をデプロイし,動的および小オブジェクトのカテゴリを再重み付けすることで,ドメインギャップを低減する機能プロトタイプアライメントモジュールを設計する。
4つのベンチマークデータセットの大規模な実験により、我々の手法は夜間セグメンテーションの大きなマージンで先行技術より優れていることが示された。
プロジェクトページ: https://rorisis.github.io/dsrnss/
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