論文の概要: FALCON: Fairness Learning via Contrastive Attention Approach to Continual Semantic Scene Understanding in Open World

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15965v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 16:07:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 14:30:50.142408
• Title: FALCON: Fairness Learning via Contrastive Attention Approach to Continual Semantic Scene Understanding in Open World
• Title（参考訳）: FALCON: オープンワールドにおける連続的セマンティックシーン理解へのコントラスト注意アプローチによるフェアネス学習
• Authors: Thanh-Dat Truong, Utsav Prabhu, Bhiksha Raj, Jackson Cothren, Khoa Luu
• Abstract要約: 本稿では,意味的場面理解における連続的学習へのコントラスト的意図的アプローチによるフェアネス学習を提案する。 まず、破滅的な忘れと公平さの問題に対処するために、新しいフェアネス・コントラスト・クラスタリング・ロスを導入する。 そこで本研究では,バックグラウンドシフト問題と未知のクラスを効果的にモデル化する,注目に基づく視覚文法手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.984034111420275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual Learning in semantic scene segmentation aims to continually learn new unseen classes in dynamic environments while maintaining previously learned knowledge. Prior studies focused on modeling the catastrophic forgetting and background shift challenges in continual learning. However, fairness, another major challenge that causes unfair predictions leading to low performance among major and minor classes, still needs to be well addressed. In addition, prior methods have yet to model the unknown classes well, thus resulting in producing non-discriminative features among unknown classes. This paper presents a novel Fairness Learning via Contrastive Attention Approach to continual learning in semantic scene understanding. In particular, we first introduce a new Fairness Contrastive Clustering loss to address the problems of catastrophic forgetting and fairness. Then, we propose an attention-based visual grammar approach to effectively model the background shift problem and unknown classes, producing better feature representations for different unknown classes. Through our experiments, our proposed approach achieves State-of-the-Art (SOTA) performance on different continual learning settings of three standard benchmarks, i.e., ADE20K, Cityscapes, and Pascal VOC. It promotes the fairness of the continual semantic segmentation model.
• Abstract（参考訳）: セマンティクスシーンセグメンテーションにおける連続学習は、以前に学んだ知識を維持しつつ、動的環境における新しい未知のクラスを継続的に学習することを目的としている。 先行研究は、継続的学習における破滅的な忘れ方と背景シフトの課題をモデル化することに焦点を当てた。 しかし、不公平な予測を引き起こすもうひとつの大きな課題である公平さは、メジャークラスとマイナークラスのパフォーマンス低下につながっている。 さらに、以前のメソッドは未知のクラスをうまくモデル化していないため、未知のクラス間で非識別的な特徴を生成することになる。 本稿では,セマンティックシーン理解における連続学習へのコントラスト的注意アプローチによる新しいフェアネス学習を提案する。 特に,我々はまず,破滅的な忘れ方と公平性の問題に対処するために,新たなフェアネス比較クラスタリングロスを導入する。 次に,背景シフト問題と未知クラスを効果的にモデル化し,未知クラスに対してより優れた特徴表現を生成するための注意に基づく視覚的文法手法を提案する。 提案手法は,ade20k,cityscapes,pascal vocの3つの標準ベンチマークの異なる連続学習環境において,最先端(sota)性能を実現する。 継続的な意味セグメンテーションモデルの公平性を促進する。

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