論文の概要: Divide, Ensemble and Conquer: The Last Mile on Unsupervised Domain Adaptation for On-Board Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18809v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 00:54:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 15:37:16.176316
• Title: Divide, Ensemble and Conquer: The Last Mile on Unsupervised Domain Adaptation for On-Board Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: Divide, Ensemble and Conquer: オンボード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教師なしドメイン適応に関する最後のマイル
• Authors: Tao Lian, Jose L. Gómez, Antonio M. López,
• Abstract要約: マルチソースデータセットのためのフレキシブルなUDAフレームワークであるDECを提案する。 分割・分散戦略に従うと、DECはセマンティッククラスを分類し、各カテゴリのトレーニングモデルを作成し、合成データセットにのみ訓練されたアンサンブルモデルでそれらの出力を融合して最終セグメンテーションマスクを取得することでタスクを単純化する。 DECは既存のUDAメソッドと統合することができ、Cityscapes、BDD100K、Mapillary Vistasで最先端のパフォーマンスを達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.658092990342648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The last mile of unsupervised domain adaptation (UDA) for semantic segmentation is the challenge of solving the syn-to-real domain gap. Recent UDA methods have progressed significantly, yet they often rely on strategies customized for synthetic single-source datasets (e.g., GTA5), which limits their generalisation to multi-source datasets. Conversely, synthetic multi-source datasets hold promise for advancing the last mile of UDA but remain underutilized in current research. Thus, we propose DEC, a flexible UDA framework for multi-source datasets. Following a divide-and-conquer strategy, DEC simplifies the task by categorizing semantic classes, training models for each category, and fusing their outputs by an ensemble model trained exclusively on synthetic datasets to obtain the final segmentation mask. DEC can integrate with existing UDA methods, achieving state-of-the-art performance on Cityscapes, BDD100K, and Mapillary Vistas, significantly narrowing the syn-to-real domain gap.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのための教師なしドメイン適応(UDA)の最後のマイルは、シン・トゥ・リアルドメインギャップを解決することである。 最近のUDA手法は大幅に進歩しているが、合成単一ソースデータセット(例:GTA5)用にカスタマイズされた戦略に依存しており、その一般化はマルチソースデータセットに制限されている。 逆に、合成マルチソースデータセットは、UDAの最後のマイルを前進させるという約束を持っているが、現在の研究では未利用のままである。 そこで本稿では,マルチソースデータセットのためのフレキシブルなUDAフレームワークであるDECを提案する。 分割・分散戦略に従うと、DECはセマンティッククラスを分類し、各カテゴリのトレーニングモデルを作成し、合成データセットにのみ訓練されたアンサンブルモデルでそれらの出力を融合して最終セグメンテーションマスクを取得することでタスクを単純化する。 DECは既存のUDAメソッドと統合することができ、Cityscapes、BDD100K、Mapillary Vistasで最先端のパフォーマンスを実現し、シン・トゥ・リアルなドメインギャップを大幅に狭めることができる。

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