論文の概要: Adaptive Prototype Replay for Class Incremental Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12669v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 08:40:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:58:45.526845
• Title: Adaptive Prototype Replay for Class Incremental Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 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ための適応型プロトタイプ再生
• Authors: Guilin Zhu, Dongyue Wu, Changxin Gao, Runmin Wang, Weidong Yang, Nong Sang,
• Abstract要約: 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(CISS)は、古い知識の忘れを防止しつつ、継続ステップ中に新しいクラスをセグメンテーションすることを目的としている。 既存の方法は、記憶されたプロトタイプや特徴を用いて、以前に学習したクラスの分布を再生することで、破滅的な忘れを緩和する。 この更新された表現と固定されたプロトタイプのミスマッチは、プロトタイプの再生戦略の有効性を制限する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.906316874896817
• License:
• Abstract: Class incremental semantic segmentation (CISS) aims to segment new classes during continual steps while preventing the forgetting of old knowledge. Existing methods alleviate catastrophic forgetting by replaying distributions of previously learned classes using stored prototypes or features. However, they overlook a critical issue: in CISS, the representation of class knowledge is updated continuously through incremental learning, whereas prototype replay methods maintain fixed prototypes. This mismatch between updated representation and fixed prototypes limits the effectiveness of the prototype replay strategy. To address this issue, we propose the Adaptive prototype replay (Adapter) for CISS in this paper. Adapter comprises an adaptive deviation compen sation (ADC) strategy and an uncertainty-aware constraint (UAC) loss. Specifically, the ADC strategy dynamically updates the stored prototypes based on the estimated representation shift distance to match the updated representation of old class. The UAC loss reduces prediction uncertainty, aggregating discriminative features to aid in generating compact prototypes. Additionally, we introduce a compensation-based prototype similarity discriminative (CPD) loss to ensure adequate differentiation between similar prototypes, thereby enhancing the efficiency of the adaptive prototype replay strategy. Extensive experiments on Pascal VOC and ADE20K datasets demonstrate that Adapter achieves state-of-the-art results and proves effective across various CISS tasks, particularly in challenging multi-step scenarios. The code and model is available at https://github.com/zhu-gl-ux/Adapter.
• Abstract（参考訳）: 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(CISS)は、古い知識の忘れを防止しつつ、継続ステップ中に新しいクラスをセグメンテーションすることを目的としている。 既存の方法は、記憶されたプロトタイプや特徴を用いて、以前に学習したクラスの分布を再生することで、破滅的な忘れを緩和する。 CISSでは、クラス知識の表現は漸進的な学習によって継続的に更新されるが、プロトタイプの再生方法は固定されたプロトタイプを維持している。 この更新された表現と固定されたプロトタイプとのミスマッチは、プロトタイプの再生戦略の有効性を制限する。 本稿では,CISSの適応型プロトタイプリプレイ(Adapter)を提案する。 アダプタは適応偏差補償(ADC)戦略と不確実性認識制約(UAC)損失を含む。 具体的には、ADC戦略は、推定された表現シフト距離に基づいて保存されたプロトタイプを動的に更新し、古いクラスの表現を更新する。 UAC損失は予測の不確実性を低減し、小型のプロトタイプを生成するのに役立つ差別的特徴を集約する。 さらに、補償に基づくプロトタイプ類似度判別(CPD)の損失を導入し、類似したプロトタイプ間の適切な差別化を確保することにより、適応型プロトタイプ再生戦略の効率を向上する。 Pascal VOCとADE20Kデータセットの大規模な実験は、Adapterが最先端の結果を達成し、様々なCISSタスク、特に挑戦的なマルチステップシナリオで有効であることを実証している。 コードとモデルはhttps://github.com/zhu-gl-ux/Adapter.comで公開されている。

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