論文の概要: SegACIL: Solving the Stability-Plasticity Dilemma in Class-Incremental Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10834v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 13:39:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:49:59.839749
• Title: SegACIL: Solving the Stability-Plasticity Dilemma in Class-Incremental Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: SegACIL: クラスインクリメンタルセマンティックセマンティックセグメンテーションにおける安定性-塑性ジレンマの解決
• Authors: Jiaxu Li, Songning Lai, Rui Li, Di Fang, Kejia Fan, Jianheng Tang, Yuhan Zhao, Rongchang Zhao, Dongzhan Zhou, Yutao Yue, Huiping Zhuang,
• Abstract要約: 線形閉形式解に基づくセマンティックセグメンテーションのための連続学習手法であるSegACILを提案する。 トレーニングに複数のエポックを必要とする従来の方法とは異なり、SegACILは1つのエポックしか必要としない。 Pascal VOC2012データセットの実験によると、SegACILはシーケンシャル、不整合、重なり合う設定において優れたパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.315674474349956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While deep learning has made remarkable progress in recent years, models continue to struggle with catastrophic forgetting when processing continuously incoming data. This issue is particularly critical in continual learning, where the balance between retaining prior knowledge and adapting to new information-known as the stability-plasticity dilemma-remains a significant challenge. In this paper, we propose SegACIL, a novel continual learning method for semantic segmentation based on a linear closed-form solution. Unlike traditional methods that require multiple epochs for training, SegACIL only requires a single epoch, significantly reducing computational costs. Furthermore, we provide a theoretical analysis demonstrating that SegACIL achieves performance on par with joint learning, effectively retaining knowledge from previous data which makes it to keep both stability and plasticity at the same time. Extensive experiments on the Pascal VOC2012 dataset show that SegACIL achieves superior performance in the sequential, disjoint, and overlap settings, offering a robust solution to the challenges of class-incremental semantic segmentation. Code is available at https://github.com/qwrawq/SegACIL.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープラーニングは目覚ましい進歩を遂げているが、連続的にやってくるデータを処理する場合、モデルは破滅的な忘れに苦しむ。 この問題は、先行知識の保持と、安定性・可塑性ジレンマとして知られる新しい情報への適応のバランスが重要な課題である継続的学習において特に重要である。 本稿では,線形閉形式解に基づくセマンティックセグメンテーションの連続学習手法であるSegACILを提案する。 訓練に複数のエポックを必要とする従来の方法とは異なり、SegACILは1つのエポックしか必要とせず、計算コストを大幅に削減する。 さらに,SegACILがジョイントラーニングと同等の性能を達成し,従来のデータからの知識を効果的に保持し,安定性と可塑性を同時に維持できることを示す理論的解析を行った。 Pascal VOC2012データセットの大規模な実験は、SegACILがシーケンシャル、不整合、重なり合う設定において優れたパフォーマンスを達成し、クラスインクリメンタルセマンティックセグメンテーションの課題に対する堅牢な解決策を提供することを示している。 コードはhttps://github.com/qwrawq/SegACILで入手できる。

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