論文の概要: Saliency Guided Image Warping for Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12712v2
• Date: Wed, 31 Jul 2024 02:33:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 20:15:23.108118
• Title: Saliency Guided Image Warping for Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 教師なし領域適応のための親和性誘導画像ワープ
• Authors: Shen Zheng, Anurag Ghosh, Srinivasa G. Narasimhan,
• Abstract要約: 位置画像ワープを用いて、有能な対象領域に焦点を合わせることにより、UDAトレーニングを改善する。 我々は、オブジェクト領域を適応的にオーバーサンプリングするために、インスタンスレベルの正当性ガイダンスを設計する。 我々のアプローチは、地理、照明、気象条件の順応を改善します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.144094571994756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Driving is challenging in conditions like night, rain, and snow. The lack of good labeled datasets has hampered progress in scene understanding under such conditions. Unsupervised domain adaptation (UDA) using large labeled clear-day datasets is a promising research direction in such cases. Current UDA methods, however, treat all image pixels uniformly, leading to over-reliance on the dominant scene backgrounds (e.g., roads, sky, sidewalks) that appear dramatically different across domains. As a result, they struggle to learn effective features of smaller and often sparse foreground objects (e.g., people, vehicles, signs). In this work, we improve UDA training by using in-place image warping to focus on salient object regions. Our insight is that while backgrounds vary significantly across domains (e.g., snowy night vs. clear day), object appearances vary to a lesser extent. Therefore, we design instance-level saliency guidance to adaptively oversample object regions, which reduces adverse effects from background context and enhances backbone feature learning. We then unwarp the better learned features while adapting from source to target. Our approach improves adaptation across geographies, lighting, and weather conditions, and is agnostic to the task (segmentation, detection), domain adaptation algorithm, saliency guidance, and underlying model architecture. Result highlights include +6.1 mAP50 for BDD100K Clear $\rightarrow$ DENSE Foggy, +3.7 mAP50 for BDD100K Day $\rightarrow$ Night, +3.0 mAP50 for BDD100K Clear $\rightarrow$ Rainy, and +6.3 mIoU for Cityscapes $\rightarrow$ ACDC. Our method adds minimal training memory and incurs no additional inference latency. Please see Appendix for more results and analysis.
• Abstract（参考訳）: 夜間、雨、雪などでは運転が難しい。 良質なラベル付きデータセットの欠如は、そのような条件下でのシーン理解の進歩を妨げている。 大規模ラベル付き明日データセットを用いた教師なしドメイン適応(UDA)は、そのようなケースにおいて有望な研究方向である。 しかし、現在のUDA法では、すべての画像ピクセルを均一に処理し、ドメイン間で劇的に異なるシーン背景(道路、空、歩道など)に過度に依存する。 その結果、より小さく、しばしば疎い前景の物体(例えば、人、車、標識)の効果的な特徴を学ぶのに苦労した。 本研究は、位置画像ワープを用いて、有能な対象領域に焦点を合わせることにより、UDAトレーニングを改善するものである。 我々の洞察では、背景は領域によって大きく異なるが(例:雪の夜と晴れた日)、物体の外観はそれほど変化しない。 そこで我々は,背景環境からの悪影響を低減し,バックボーンの特徴学習を強化するため,オブジェクト領域を適応的にオーバーサンプリングするインスタンスレベルのサリエンシガイダンスを設計する。 そして、ソースからターゲットに適応しながら、より良い学習機能をアンウォープします。 提案手法は,地理,照明,気象条件の順応性を改善し,タスク(セグメンテーション,検出),ドメイン適応アルゴリズム,サリエンシガイダンス,基礎となるモデルアーキテクチャに依存しない。 結果のハイライトは、BDD100K Clear $\rightarrow$ DENSE Foggy, +3.7 mAP50 for BDD100K Day $\rightarrow$ Night, +3.0 mAP50 for BDD100K Clear $\rightarrow$ Rainy, +6.3 mooU for Cityscapes $\rightarrow$ ACDCである。 我々の方法は、最小限のトレーニングメモリを追加し、追加の推論遅延を発生させない。 さらなる結果と分析については、Appendixをご覧ください。

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