論文の概要: Adversarial Semi-Supervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation: A New Role for Labeled Target Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07370v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 15:40:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 15:40:25.979547
• Title: Adversarial Semi-Supervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation: A New Role for Labeled Target Samples
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのための対数的半監督ドメイン適応 : ラベル付きターゲットサンプルの新しい役割
• Authors: Marwa Kechaou, Mokhtar Z. Alaya, Romain H\'erault, Gilles Gasso
• Abstract要約: 我々は、ラベル付き対象データがソースサンプルまたは実際のターゲットサンプルとして振る舞う場合に、新たなトレーニング目標損失を設計する。 提案手法を支援するために,ソースデータとラベル付きターゲットデータを混合し,同じ適応プロセスを適用する補完手法を検討する。 本稿では,GTA5,SynTHIA,Cityscapesのベンチマーク実験を通じて得られた知見を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.199108088621308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial learning baselines for domain adaptation (DA) approaches in the context of semantic segmentation are under explored in semi-supervised framework. These baselines involve solely the available labeled target samples in the supervision loss. In this work, we propose to enhance their usefulness on both semantic segmentation and the single domain classifier neural networks. We design new training objective losses for cases when labeled target data behave as source samples or as real target samples. The underlying rationale is that considering the set of labeled target samples as part of source domain helps reducing the domain discrepancy and, hence, improves the contribution of the adversarial loss. To support our approach, we consider a complementary method that mixes source and labeled target data, then applies the same adaptation process. We further propose an unsupervised selection procedure using entropy to optimize the choice of labeled target samples for adaptation. We illustrate our findings through extensive experiments on the benchmarks GTA5, SYNTHIA, and Cityscapes. The empirical evaluation highlights competitive performance of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 意味的セグメンテーションの文脈におけるドメイン適応(DA)アプローチの逆学習ベースラインは、半教師付きフレームワークで検討されている。 これらのベースラインは、監視損失において利用可能なラベル付きターゲットサンプルのみを含む。 本研究では,セマンティックセグメンテーションと単一ドメイン分類器ニューラルネットワークの両面での有用性を高めることを提案する。 我々は、ラベル付き対象データがソースサンプルまたは実際のターゲットサンプルとして振る舞う場合に、新たなトレーニング目標損失を設計する。 根底にある根拠は、ラベル付き対象サンプルのセットをソースドメインの一部として考えることは、ドメインの矛盾を減らすのに役立ち、そのため敵の損失の寄与を改善することである。 提案手法を支援するために,ソースとラベル付きターゲットデータを混合し,同じ適応プロセスを適用する補完手法を検討する。 さらに,エントロピーを用いた教師なし選択手法を提案し,ラベル付き対象標本の選択を最適化する。 本稿では,GTA5,SynTHIA,Cityscapesのベンチマーク実験を通じて得られた知見を紹介する。 実証的評価は,提案手法の競争力を強調する。

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