論文の概要: A Survey on Continual Semantic Segmentation: Theory, Challenge, Method and Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14277v2
• Date: Mon, 22 Jul 2024 07:04:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 05:26:51.580648
• Title: A Survey on Continual Semantic Segmentation: Theory, Challenge, Method and Application
• Title（参考訳）: 連続的セマンティックセグメンテーションに関する調査-理論・挑戦・方法・応用
• Authors: Bo Yuan, Danpei Zhao,
• Abstract要約: 継続的学習は、漸進的学習または生涯学習としても知られ、ディープラーニングとAIシステムの最前線にある。 本稿では,連続的セマンティックセグメンテーション(CSS)について概説する。 現在のCSSモデルを、データ再生とデータフリーセットを含む2つのメインブランチに分類し、分類する。 また、多様なアプリケーションシナリオと開発傾向を持つ4つのCSS特長も導入しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.595948982978669
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual learning, also known as incremental learning or life-long learning, stands at the forefront of deep learning and AI systems. It breaks through the obstacle of one-way training on close sets and enables continuous adaptive learning on open-set conditions. In the recent decade, continual learning has been explored and applied in multiple fields especially in computer vision covering classification, detection and segmentation tasks. Continual semantic segmentation (CSS), of which the dense prediction peculiarity makes it a challenging, intricate and burgeoning task. In this paper, we present a review of CSS, committing to building a comprehensive survey on problem formulations, primary challenges, universal datasets, neoteric theories and multifarious applications. Concretely, we begin by elucidating the problem definitions and primary challenges. Based on an in-depth investigation of relevant approaches, we sort out and categorize current CSS models into two main branches including data-replay and data-free sets. In each branch, the corresponding approaches are similarity-based clustered and thoroughly analyzed, following qualitative comparison and quantitative reproductions on relevant datasets. Besides, we also introduce four CSS specialities with diverse application scenarios and development tendencies. Furthermore, we develop a benchmark for CSS encompassing representative references, evaluation results and reproductions, which is available at~\url{https://github.com/YBIO/SurveyCSS}. We hope this survey can serve as a reference-worthy and stimulating contribution to the advancement of the life-long learning field, while also providing valuable perspectives for related fields.
• Abstract（参考訳）: 継続的学習は、漸進的学習または生涯学習としても知られ、ディープラーニングとAIシステムの最前線にある。 クローズセットでの片道トレーニングの障害を突破し、オープンセット条件での継続的適応学習を可能にする。 最近の10年間で、連続学習は、特に分類、検出、セグメンテーションタスクをカバーするコンピュータビジョンにおいて、複数の分野で研究され、応用されてきた。 連続的セマンティックセグメンテーション(CSS)は、密集した予測特異性によって困難で複雑で波及的なタスクとなる。 本稿では,CSSを概観し,問題定式化,主課題,普遍データセット,新奇理論,多言語アプリケーションに関する総合的な調査を行う。 具体的には、問題の定義と主要な課題を解明することから始める。 関連するアプローチの詳細な調査に基づいて、現在のCSSモデルを、データ再生とデータフリーセットを含む2つのメインブランチに分類し、分類する。 各ブランチにおいて、対応するアプローチは類似性に基づいてクラスタ化され、完全に分析され、質的な比較と関連するデータセットの定量的な再現に続く。 さらに、多様なアプリケーションシナリオと開発傾向を持つ4つのCSS特長も導入しています。 さらに、代表参照、評価結果、再現を含むCSSのベンチマークを開発し、~\url{https://github.com/YBIO/SurveyCSS}で利用可能である。 我々は,この調査が,生涯学習分野の発展への基準的かつ刺激的な貢献でありつつ,関連する分野に価値ある視点を提供することができることを願っている。

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