論文の概要: Test-time adaptation for geospatial point cloud semantic segmentation with distinct domain shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06043v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 15:40:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 15:10:58.509396
• Title: Test-time adaptation for geospatial point cloud semantic segmentation with distinct domain shifts
• Title（参考訳）: 異なる領域シフトを持つ地理空間点クラウ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テスト時間適応
• Authors: Puzuo Wang, Wei Yao, Jie Shao, Zhiyi He,
• Abstract要約: テスト時間適応(TTA)は、ソースデータへのアクセスや追加のトレーニングなしに、推論段階でラベル付けされていないデータに事前訓練されたモデルの直接適応を可能にする。 本稿では,3つの領域シフトパラダイムを提案する。光グラムから空気中LiDAR,空気中LiDAR,合成-移動レーザー走査である。 実験の結果,分類精度は最大20%mIoUに向上し,他の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.80671668491958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Domain adaptation (DA) techniques help deep learning models generalize across data shifts for point cloud semantic segmentation (PCSS). Test-time adaptation (TTA) allows direct adaptation of a pre-trained model to unlabeled data during inference stage without access to source data or additional training, avoiding privacy issues and large computational resources. We address TTA for geospatial PCSS by introducing three domain shift paradigms: photogrammetric to airborne LiDAR, airborne to mobile LiDAR, and synthetic to mobile laser scanning. We propose a TTA method that progressively updates batch normalization (BN) statistics with each testing batch. Additionally, a self-supervised learning module optimizes learnable BN affine parameters. Information maximization and reliability-constrained pseudo-labeling improve prediction confidence and supply supervisory signals. Experimental results show our method improves classification accuracy by up to 20\% mIoU, outperforming other methods. For photogrammetric (SensatUrban) to airborne (Hessigheim 3D) adaptation at the inference stage, our method achieves 59.46\% mIoU and 85.97\% OA without retraining or fine-turning.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応(DA)技術は、ポイントクラウドセマンティックセグメンテーション(PCSS)のためのデータシフト全体にわたってディープラーニングモデルを一般化するのに役立つ。 テストタイム適応(TTA)は、ソースデータへのアクセスや追加のトレーニングを必要とせず、プライバシの問題や大きな計算リソースを避けることなく、推論段階でラベル付けされていないデータに事前訓練されたモデルの直接適応を可能にする。 地理空間的PCSSのためのTTAには,光グラム法から空中LiDAR,空中LiDAR,合成-移動レーザ走査という3つの領域シフトパラダイムを導入して対処する。 本稿では,バッチ正規化(BN)統計を各テストバッチで段階的に更新するTTA手法を提案する。 さらに、自己教師付き学習モジュールは学習可能なBNアフィンパラメータを最適化する。 情報最大化と信頼性制約付き擬似ラベル化により、予測信頼度が向上し、監視信号が供給される。 実験の結果,分類精度は最大20 % mIoU に向上し,他の手法よりも優れていた。 光線量計 (SensatUrban) から空気中 (Hessigheim 3D) への推論段階での適応は, 59.46\% mIoU と85.97\% OA が再トレーニングや微細転回なしに達成される。

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