論文の概要: Style Adaptation for Domain-adaptive Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16301v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 02:51:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 14:58:12.966128
• Title: Style Adaptation for Domain-adaptive Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: ドメイン適応セマンティックセマンティックセグメンテーションのためのスタイル適応
• Authors: Ting Li, Jianshu Chao, Deyu An,
• Abstract要約: ドメインの不一致は、ターゲットドメインに適用した場合、ソースドメインデータに基づいてトレーニングされた一般的なネットワークモデルの性能を著しく低下させる。 パラメータ計算を必要とせず、自己学習に基づくUDA手法とシームレスに統合する。 提案手法は,GTA->Cityscapesデータセット上で76.93 mIoUの有意なUDA性能を達成し,過去の成果に比べて+1.03ポイント向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1365683052370046
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised Domain Adaptation (UDA) refers to the method that utilizes annotated source domain data and unlabeled target domain data to train a model capable of generalizing to the target domain data. Domain discrepancy leads to a significant decrease in the performance of general network models trained on the source domain data when applied to the target domain. We introduce a straightforward approach to mitigate the domain discrepancy, which necessitates no additional parameter calculations and seamlessly integrates with self-training-based UDA methods. Through the transfer of the target domain style to the source domain in the latent feature space, the model is trained to prioritize the target domain style during the decision-making process. We tackle the problem at both the image-level and shallow feature map level by transferring the style information from the target domain to the source domain data. As a result, we obtain a model that exhibits superior performance on the target domain. Our method yields remarkable enhancements in the state-of-the-art performance for synthetic-to-real UDA tasks. For example, our proposed method attains a noteworthy UDA performance of 76.93 mIoU on the GTA->Cityscapes dataset, representing a notable improvement of +1.03 percentage points over the previous state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: Unsupervised Domain Adaptation (UDA) は、注釈付きソースドメインデータとラベルなしターゲットドメインデータを利用して、ターゲットドメインデータに一般化可能なモデルを訓練する手法である。 ドメインの不一致は、ターゲットドメインに適用した場合、ソースドメインデータに基づいてトレーニングされた一般的なネットワークモデルの性能を著しく低下させる。 パラメータ計算を必要とせず、自己学習に基づくUDA手法とシームレスに統合する。 潜在特徴空間における対象ドメインスタイルをソースドメインに転送することで、モデルは意思決定プロセス中に対象ドメインスタイルを優先順位付けするように訓練される。 対象ドメインからソースドメインデータにスタイル情報を転送することで,画像レベルと浅部特徴マップレベルでの問題に対処する。 その結果,対象領域に対して優れた性能を示すモデルが得られた。 提案手法は, 合成-実 UDA タスクの最先端性能を著しく向上させる。 例えば,提案手法は,GTA->Cityscapesデータセット上で76.93 mIoUの有意なUDA性能を達成し,従来よりも1.03ポイント向上したことを示す。

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