Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synth-to-Real Unsupervised Domain Adaptation for Instance Segmentation

論文の概要: Synth-to-Real Unsupervised Domain Adaptation for Instance Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09682v1
Date: Wed, 15 May 2024 19:53:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-17 15:50:04.638720
Title: Synth-to-Real Unsupervised Domain Adaptation for Instance Segmentation
Title（参考訳）: インスタンス分割のためのSynth-to-Realunsupervised Domain Adaptation
Authors: Guo Yachan, Xiao Yi, Xue Danna, Jose Luis Gomez Zurita, Antonio M. López,
Abstract要約: Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、ラベル付きソースドメインから未ラベルのターゲットドメインに学習した知識を転送することを目的としている。 UDA4Instは、自律運転における例分割のための合成から現実のUDAのモデルである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.521353368731397
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Unsupervised Domain Adaptation (UDA) aims to transfer knowledge learned from a labeled source domain to an unlabeled target domain. While UDA methods for synthetic to real-world domains (synth-to-real) show remarkable performance in tasks such as semantic segmentation and object detection, very few were proposed for the instance segmentation task. In this paper, we introduce UDA4Inst, a model of synth-to-real UDA for instance segmentation in autonomous driving. We propose a novel cross-domain bidirectional data mixing method at the instance level to fully leverage the data from both source and target domains. Rare-class balancing and category module training are also employed to further improve the performance. It is worth noting that we are the first to demonstrate results on two new synth-to-real instance segmentation benchmarks, with 39.0 mAP on UrbanSyn->Cityscapes and 35.7 mAP on Synscapes->Cityscapes. UDA4Inst also achieves the state-of-the-art result on SYNTHIA->Cityscapes with 31.3 mAP, +15.6 higher than the latest approach. Our code will be released.
Abstract（参考訳）: Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、ラベル付きソースドメインから未ラベルのターゲットドメインに学習した知識を転送することを目的としている。 UDA法は, 意味的セグメンテーションやオブジェクト検出などのタスクにおいて顕著な性能を示すが, インスタンスセグメンテーションタスクでは極めて少ない。本稿では,自律運転におけるインスタンスセグメント化のための合成現実UDAモデルであるUDA4Instを紹介する。本稿では、ソースドメインとターゲットドメインの両方からのデータを完全に活用するために、インスタンスレベルでの新しいドメイン間双方向データ混合手法を提案する。希少なクラスバランスとカテゴリモジュールのトレーニングも、パフォーマンスの向上のために採用されている。このベンチマークはUrbanSyn->Cityscapesで39.0 mAP、Synscapes->Cityscapesで35.7 mAPである。 UDA4Instはまた、最新のアプローチよりも31.3 mAP, +15.6高いSynTHIA->Cityscapesの最先端の結果も達成している。私たちのコードは解放されます。

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