論文の概要: Adversarial Diffusion Model for Unsupervised Domain-Adaptive Semantic Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16859v1
- Date: Sun, 22 Dec 2024 04:55:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 16:00:24.141650
- Title: Adversarial Diffusion Model for Unsupervised Domain-Adaptive Semantic Segmentation
- Title（参考訳）: 教師なしドメイン適応セマンティックセマンティックセグメンテーションの逆拡散モデル
- Authors: Jongmin Yu, Zhongtian Sun, Shan Luo,
- Abstract要約: 本稿では,CICLDベースセマンティックモデルを用いた新しいコンディショナルおよびインターコーダ接続遅延拡散法を提案する。
CICLDには、セグメンテーション中の文脈理解を改善するための条件付け機構と、細粒度の詳細と空間階層を保存するためのコーダ間接続が組み込まれている。
3つのベンチマークデータセット(GTA5、Synthia、Cityscape-shows)で、CICLDは最先端のUDAメソッドよりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.320092945636032
- License:
- Abstract: Semantic segmentation requires labour-intensive labelling tasks to obtain the supervision signals, and because of this issue, it is encouraged that using domain adaptation, which transfers information from the existing labelled source domains to unlabelled or weakly labelled target domains, is essential. However, it is intractable to find a well-generalised representation which can describe two domains due to probabilistic or geometric difference between the two domains. This paper presents a novel method, the Conditional and Inter-coder Connected Latent Diffusion (CICLD) based Semantic Segmentation Model, to advance unsupervised domain adaptation (UDA) for semantic segmentation tasks. Leveraging the strengths of latent diffusion models and adversarial learning, our method effectively bridges the gap between synthetic and real-world imagery. CICLD incorporates a conditioning mechanism to improve contextual understanding during segmentation and an inter-coder connection to preserve fine-grained details and spatial hierarchies. Additionally, adversarial learning aligns latent feature distributions across source, mixed, and target domains, further enhancing generalisation. Extensive experiments are conducted across three benchmark datasets-GTA5, Synthia, and Cityscape-shows that CICLD outperforms state-of-the-art UDA methods. Notably, the proposed method achieves a mean Intersection over Union (mIoU) of 74.4 for the GTA5 to Cityscape UDA setting and 67.2 mIoU for the Synthia to Cityscape UDA setting. This project is publicly available on 'https://github.com/andreYoo/CICLD'.
- Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは、監視信号を得るために労働集約的なラベリングタスクを必要としており、この問題のため、既存のラベリングソースドメインから未ラベルまたは弱いラベリングターゲットドメインに情報を転送するドメイン適応の利用が不可欠である。
しかし、2つの領域間の確率的あるいは幾何学的差異により2つの領域を記述することができる、よく一般化された表現を見つけることは困難である。
本稿では,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ック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・アダクション(UDA)を進化させる新しい手法を提案する。
本手法は,潜在拡散モデルと敵対学習の強みを生かして,合成画像と実世界の画像とのギャップを効果的に橋渡しする。
CICLDには、セグメンテーション中の文脈理解を改善するための条件付け機構と、細粒度の詳細と空間階層を保存するためのコーダ間接続が組み込まれている。
さらに、敵対的学習は、ソース、混合、ターゲットドメインにまたがる潜在特徴分布を整列させ、一般化をさらに強化する。
3つのベンチマークデータセット(GTA5、Synthia、Cityscape-shows)で、CICLDは最先端のUDAメソッドよりも優れています。
特に,提案手法は,GTA5からCityscape UDA設定の74.4mIoU,SynthiaからCityscape UDA設定の67.2mIoUの平均的結合(mIoU)を実現する。
このプロジェクトは'https://github.com/andreYoo/CICLD'で公開されている。
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