論文の概要: Strong but simple: A Baseline for Domain Generalized Dense Perception by CLIP-based Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02021v3
• Date: Wed, 30 Oct 2024 22:58:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 23:41:12.527498
• Title: Strong but simple: A Baseline for Domain Generalized Dense Perception by CLIP-based Transfer Learning
• Title（参考訳）: 強だが単純:CLIPに基づく伝達学習によるドメイン一般化Dense知覚のベースライン
• Authors: Christoph Hümmer, Manuel Schwonberg, Liangwei Zhou, Hu Cao, Alois Knoll, Hanno Gottschalk,
• Abstract要約: 微調整された視覚言語事前学習モデルは、競争力やより強い一般化結果をもたらす。 これは、ドメインの一般化にImageNetベースの転送学習を使用するという標準に挑戦する。 また、ドメイン内一般化の改善により、Cityscapesテストセットの86.4% mIoUのSOTAが改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.532114018212791
• License:
• Abstract: Domain generalization (DG) remains a significant challenge for perception based on deep neural networks (DNNs), where domain shifts occur due to synthetic data, lighting, weather, or location changes. Vision-language models (VLMs) marked a large step for the generalization capabilities and have been already applied to various tasks. Very recently, first approaches utilized VLMs for domain generalized segmentation and object detection and obtained strong generalization. However, all these approaches rely on complex modules, feature augmentation frameworks or additional models. Surprisingly and in contrast to that, we found that simple fine-tuning of vision-language pre-trained models yields competitive or even stronger generalization results while being extremely simple to apply. Moreover, we found that vision-language pre-training consistently provides better generalization than the previous standard of vision-only pre-training. This challenges the standard of using ImageNet-based transfer learning for domain generalization. Fully fine-tuning a vision-language pre-trained model is capable of reaching the domain generalization SOTA when training on the synthetic GTA5 dataset. Moreover, we confirm this observation for object detection on a novel synthetic-to-real benchmark. We further obtain superior generalization capabilities by reaching 77.9% mIoU on the popular Cityscapes-to-ACDC benchmark. We also found improved in-domain generalization, leading to an improved SOTA of 86.4% mIoU on the Cityscapes test set marking the first place on the leaderboard.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化(DG)は、合成データ、照明、天気、位置変化によるドメインシフトが発生するディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく認識において、依然として重要な課題である。 視覚言語モデル(VLM)は一般化能力の大きなステップであり、すでに様々なタスクに応用されている。 ごく最近、ドメイン一般化セグメンテーションとオブジェクト検出にVLMを利用し、強力な一般化を得た。 しかしながら、これらのアプローチはすべて、複雑なモジュール、機能拡張フレームワーク、または追加モデルに依存しています。 驚くべきことに、それとは対照的に、視覚言語事前訓練されたモデルの単純な微調整は、非常に簡単に適用できながら、競争力やより強い一般化結果をもたらすことがわかった。 さらに,視覚言語による事前学習は,従来の視覚のみの事前学習よりも優れた一般化を提供することがわかった。 これは、ドメインの一般化にImageNetベースの転送学習を使用するという標準に挑戦する。 視覚言語事前学習モデルの完全な微調整は、合成GTA5データセットのトレーニング時にドメイン一般化SOTAに到達することができる。 さらに,新しい合成実時間ベンチマークにおいて,物体検出のための観測結果を確認した。 さらに,人気の高いCityscapes-to-ACDCベンチマークで77.9% mIoUに達することで,より優れた一般化能力を得る。 また、ドメイン内一般化の改善も見出され、Cityscapesテストセットで86.4%のSOTAが向上し、リーダボードで最初の位置を占めました。

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