論文の概要: Leveraging Contrastive Learning for Semantic Segmentation with Consistent Labels Across Varying Appearances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16592v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 11:50:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:58:40.942298
• Title: Leveraging Contrastive Learning for Semantic Segmentation with Consistent Labels Across Varying Appearances
• Title（参考訳）: 連続ラベルを用いたセマンティックセグメンテーションにおけるコントラスト学習の活用
• Authors: Javier Montalvo, Roberto Alcover-Couso, Pablo Carballeira, Álvaro García-Martín, Juan C. SanMiguel, Marcos Escudero-Viñolo,
• Abstract要約: 本稿では,様々な気象条件下で都市景観を捉えた新しい合成データセットを提案する。 本稿では,各シーンの複数バージョンを利用したドメイン適応と一般化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.919136888263676
• License:
• Abstract: This paper introduces a novel synthetic dataset that captures urban scenes under a variety of weather conditions, providing pixel-perfect, ground-truth-aligned images to facilitate effective feature alignment across domains. Additionally, we propose a method for domain adaptation and generalization that takes advantage of the multiple versions of each scene, enforcing feature consistency across different weather scenarios. Our experimental results demonstrate the impact of our dataset in improving performance across several alignment metrics, addressing key challenges in domain adaptation and generalization for segmentation tasks. This research also explores critical aspects of synthetic data generation, such as optimizing the balance between the volume and variability of generated images to enhance segmentation performance. Ultimately, this work sets forth a new paradigm for synthetic data generation and domain adaptation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,様々な気象条件下で都市景観を捉えた新しい合成データセットを提案する。 さらに,各シーンの複数のバージョンを活かし,異なる気象シナリオにまたがる特徴整合性を実現するドメイン適応と一般化の手法を提案する。 実験の結果,データセットが複数のアライメントメトリクスにまたがるパフォーマンス向上に与える影響を実証し,ドメイン適応やセグメンテーションタスクの一般化における重要な課題に対処した。 本研究は,生成した画像の体積と可変性のバランスを最適化し,セグメンテーション性能を向上させるなど,合成データ生成の重要な側面についても検討する。 最終的に、この研究は、合成データ生成とドメイン適応のための新しいパラダイムを定めている。

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