論文の概要: Multi-source Domain Adaptation for Panoramic Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16469v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 12:00:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 14:02:47.148879
• Title: Multi-source Domain Adaptation for Panoramic Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: パノラマ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マルチソースドメイン適応
• Authors: Jing Jiang, Sicheng Zhao, Jiankun Zhu, Wenbo Tang, Zhaopan Xu, Jidong Yang, Pengfei Xu, Hongxun Yao,
• Abstract要約: パノラマ的セマンティックセグメンテーションのためのマルチソースドメイン適応のための新しいタスクを提案する。 本研究の目的は, 実際のピンホール合成パノラマ画像の両方をソース領域で活用することであり, セグメンテーションモデルが未ラベルの実際のパノラマ画像に対して良好に動作できるようにすることである。 DTA4PASSはソースドメインのすべてのピンホール画像をパノラマのようなイメージに変換し、変換されたソースドメインをターゲットドメインに整列させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.367890439050786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Panoramic semantic segmentation has received widespread attention recently due to its comprehensive 360\degree field of view. However, labeling such images demands greater resources compared to pinhole images. As a result, many unsupervised domain adaptation methods for panoramic semantic segmentation have emerged, utilizing real pinhole images or low-cost synthetic panoramic images. But, the segmentation model lacks understanding of the panoramic structure when only utilizing real pinhole images, and it lacks perception of real-world scenes when only adopting synthetic panoramic images. Therefore, in this paper, we propose a new task of multi-source domain adaptation for panoramic semantic segmentation, aiming to utilize both real pinhole and synthetic panoramic images in the source domains, enabling the segmentation model to perform well on unlabeled real panoramic images in the target domain. Further, we propose Deformation Transform Aligner for Panoramic Semantic Segmentation (DTA4PASS), which converts all pinhole images in the source domains into panoramic-like images, and then aligns the converted source domains with the target domain. Specifically, DTA4PASS consists of two main components: Unpaired Semantic Morphing (USM) and Distortion Gating Alignment (DGA). Firstly, in USM, the Semantic Dual-view Discriminator (SDD) assists in training the diffeomorphic deformation network, enabling the effective transformation of pinhole images without paired panoramic views. Secondly, DGA assigns pinhole-like and panoramic-like features to each image by gating, and aligns these two features through uncertainty estimation. DTA4PASS outperforms the previous state-of-the-art methods by 1.92% and 2.19% on the outdoor and indoor multi-source domain adaptation scenarios, respectively. The source code will be released.
• Abstract（参考訳）: パノラマ的セマンティックセグメンテーションは、その360度視野が包括的であるため、近年広く注目を集めている。 しかし、そのような画像のラベル付けには、ピンホール画像よりも大きなリソースが必要である。 その結果、実際のピンホール画像や低コストな合成パノラマ画像を利用して、パノラマ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多くの教師なしドメイン適応手法が出現した。 しかし, このセグメンテーションモデルでは, 実際のピンホール画像のみを利用する場合にパノラマ構造を理解することができず, 合成パノラマ画像のみを用いる場合, 現実のシーンを知覚することができない。 そこで本研究では,パノラマ・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティクスのためのマルチソース・ドメイン・アダプティブ・タスクを提案する。 さらに,パノラマ・セマンティック・セマンティック・セグメンテーション(DTA4PASS)のための変形変換アリグナーを提案する。 具体的には、DTA4PASSは、Unpaired Semantic Morphing (USM)とDistortion Gating Alignment (DGA)の2つの主要コンポーネントから構成される。 第一に、USMでは、セマンティックデュアルビュー判別器(SDD)が微分変形ネットワークのトレーニングを支援し、ペアパノラマビューのないピンホール画像の効果的な変換を可能にする。 第二に、DGAはピンホールのような特徴とパノラマ的な特徴をゲーティングによって各画像に割り当て、不確実性推定によってこれら2つの特徴を整列させる。 DTA4PASSは、屋外および屋内のマルチソースドメイン適応シナリオにおいて、それぞれ1.92%と2.19%という従来の最先端手法よりも優れていた。 ソースコードはリリースされます。

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