論文の概要: Energy-based Domain-Adaptive Segmentation with Depth Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03795v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 08:27:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-07 15:57:36.003328
• Title: Energy-based Domain-Adaptive Segmentation with Depth Guidance
• Title（参考訳）: 深度誘導によるエネルギーベースドメイン適応セグメンテーション
• Authors: Jinjing Zhu, Zhedong Hu, Tae-Kyun Kim, and Lin Wang
• Abstract要約: SMART(croSs doMain semAntic segmentation based on eneRgy esTimation)と呼ばれる新しいUDAフレームワークを提案する。 本フレームワークには,エネルギーベース機能融合(EB2F)とエネルギーベース信頼性融合評価(RFA)モジュールの2つの新しいコンポーネントが組み込まれている。 提案手法は,従来の研究よりも大きな性能向上を実現し,エネルギーベースの学習手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.91033049685918
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent endeavors have been made to leverage self-supervised depth estimation as guidance in unsupervised domain adaptation (UDA) for semantic segmentation. Prior arts, however, overlook the discrepancy between semantic and depth features, as well as the reliability of feature fusion, thus leading to suboptimal segmentation performance. To address this issue, we propose a novel UDA framework called SMART (croSs doMain semAntic segmentation based on eneRgy esTimation) that utilizes Energy-Based Models (EBMs) to obtain task-adaptive features and achieve reliable feature fusion for semantic segmentation with self-supervised depth estimates. Our framework incorporates two novel components: energy-based feature fusion (EB2F) and energy-based reliable fusion Assessment (RFA) modules. The EB2F module produces task-adaptive semantic and depth features by explicitly measuring and reducing their discrepancy using Hopfield energy for better feature fusion. The RFA module evaluates the reliability of the feature fusion using an energy score to improve the effectiveness of depth guidance. Extensive experiments on two datasets demonstrate that our method achieves significant performance gains over prior works, validating the effectiveness of our energy-based learning approach.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのための非教師なしドメイン適応(UDA)のガイダンスとして,自己教師付き深度推定を活用する試みが近年行われている。 しかし、先行芸術は、意味的特徴と深さ的特徴の相違、および特徴融合の信頼性を軽視し、したがって準最適セグメンテーション性能に繋がる。 本稿では,エネルギーベースモデル(ebms)を用いたタスク適応的特徴の獲得と,自己教師付き深さ推定によるセマンティクスセグメンテーションのための信頼性の高い機能融合を実現する,smart(cross domain semantic segmentation based energy estimation)と呼ばれる新しいudaフレームワークを提案する。 本フレームワークには,エネルギーベース機能融合(EB2F)とエネルギーベース信頼性融合評価(RFA)モジュールの2つの新しいコンポーネントが組み込まれている。 EB2Fモジュールは、機能融合を改善するためにホップフィールドエネルギーを用いて、その相違を明示的に測定し、低減することにより、タスク適応的な意味と深さの特徴を生成する。 RFAモジュールは、エネルギースコアを用いて特徴融合の信頼性を評価し、深さ誘導の有効性を向上させる。 2つのデータセットに対する大規模な実験により,本手法は先行研究よりも大きな性能向上を達成し,エネルギーベース学習手法の有効性を検証した。

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