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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12712v3
• Date: Wed, 04 Dec 2024 18:18:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:05:38.133184
• Title: Instance-Warp: Saliency Guided Image Warping for Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: インスタンスワープ: 教師なしドメイン適応のためのSaliency Guided Image Warping
• Authors: Shen Zheng, Anurag Ghosh, Srinivasa G. Narasimhan,
• Abstract要約: 本研究は,有能な物体に焦点を合わせるために,位置画像ワープを適用してUDAトレーニングを改善する。 我々は,対象領域を適応的にオーバーサンプリングし,背景領域をアンダ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。 結果のハイライトは、BDD100K Clearの+6.1 mAP50、BDD100K Dayの+3.7 mAP50、Cityscapesの+6.3 mIoUである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.144094571994756
• License:
• Abstract: Driving is challenging in conditions like night, rain, and snow. 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. However, many UDA methods are trained with 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 applying in-place image warping to focus on salient objects. We design instance-level saliency guidance to adaptively oversample object regions and undersample background areas, which reduces adverse effects from background context and enhances backbone feature learning. 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. Besides, Our method adds minimal training memory and no additional inference latency. Code is available at https://github.com/ShenZheng2000/Instance-Warp
• 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。 大規模ラベル付きクリアデイ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、多くのUDA手法は、ドメイン間で劇的に異なるシーン背景(道路、空、歩道など)で訓練されている。 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,有能な物体に焦点を合わせるために,位置画像ワープを適用してUDAトレーニングを改善する。 我々は、背景領域を適応的にオーバーサンプリングし、背景領域をアンダ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し、背景コンテキスト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。 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。 さらに,本手法では最小限のトレーニングメモリを付加し,追加の推論遅延を発生しない。 コードはhttps://github.com/ShenZheng2000/Instance-Warpで入手できる。

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