論文の概要: TMT: Cross-domain Semantic Segmentation with Region-adaptive Transferability Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05774v3
• Date: Wed, 15 Oct 2025 03:10:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 15:32:13.389319
• Title: TMT: Cross-domain Semantic Segmentation with Region-adaptive Transferability Estimation
• Title（参考訳）: TMT:領域適応転送可能性推定を用いたドメイン間セマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Enming Zhang, Zhengyu Li, Yanru Wu, Jingge Wang, Yang Tan, Guan Wang, Yang Li, Xiaoping Zhang,
• Abstract要約: 本稿では、転送可能性誘導によるクロスドメイン表現学習を強化するために設計された領域適応型フレームワークを提案する。 まず、画像は構造的および意味的類似性によってグループ化され、動的にコヒーレントな領域に分割し、その領域の移動可能性を局所化レベルで推定する。 次に、領域レベルの転送可能性マップを直接ViTの自己保持機構に組み込んで、転送可能性の低い領域と意味の不確実性の高い領域に適応的に注目することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.208145888390117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in Vision Transformers (ViTs) have significantly advanced semantic segmentation performance. However, their adaptation to new target domains remains challenged by distribution shifts, which often disrupt global attention mechanisms. While existing global and patch-level adaptation methods offer some improvements, they overlook the spatially varying transferability inherent in different image regions. To address this, we propose the Transferable Mask Transformer (TMT), a region-adaptive framework designed to enhance cross-domain representation learning through transferability guidance. First, we dynamically partition the image into coherent regions, grouped by structural and semantic similarity, and estimates their domain transferability at a localized level. Then, we incorporate region-level transferability maps directly into the self-attention mechanism of ViTs, allowing the model to adaptively focus attention on areas with lower transferability and higher semantic uncertainty. Extensive experiments across 20 diverse cross-domain settings demonstrate that TMT not only mitigates the performance degradation typically associated with domain shift but also consistently outperforms existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 視覚変換器(ViT)の最近の進歩は,セマンティックセグメンテーション性能が著しく向上している。 しかし、新しいターゲットドメインへの適応は、グローバルな注意機構を乱すような分布シフトによって依然として困難である。 既存のグローバルおよびパッチレベルの適応法はいくつかの改善をもたらすが、異なる画像領域に固有の空間的に異なる転送可能性を見落としている。 そこで本稿では,トランスファービリティ・ガイダンスによるクロスドメイン表現学習の強化を目的とした領域適応型フレームワークであるTransferable Mask Transformer (TMT)を提案する。 まず、画像は構造的および意味的類似性によってグループ化され、動的にコヒーレントな領域に分割し、その領域の移動可能性を局所化レベルで推定する。 次に、領域レベルの転送可能性マップを直接ViTの自己保持機構に組み込んで、転送可能性の低い領域と意味の不確実性の高い領域に適応的に注目することを可能にする。 20の異なるクロスドメイン設定にわたる大規模な実験は、TMTがドメインシフトに関連するパフォーマンス劣化を緩和するだけでなく、既存のアプローチを一貫して上回っていることを示している。

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