論文の概要: Technical Report for ICRA 2025 GOOSE 2D Semantic Segmentation Challenge: Boosting Off-Road Segmentation via Photometric Distortion and Exponential Moving Average
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11769v1
- Date: Sat, 17 May 2025 00:29:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.83583
- Title: Technical Report for ICRA 2025 GOOSE 2D Semantic Segmentation Challenge: Boosting Off-Road Segmentation via Photometric Distortion and Exponential Moving Average
- Title（参考訳）: ICRA 2025 GOOSE 2D Semantic Segmentation Challenge: Boosting Off-Road Segmentation via Photometric Distortion and Exponential moving Average
- Authors: Wonjune Kim, Lae-kyoung Lee, Su-Yong An,
- Abstract要約: GOOSE 2D Semantic Challenge への高容量セマンティックセマンティックパイプラインの適用について報告する。
UPerNetデコーダとともにFlashInternImage-Bのバックボーンを使用して、新しいものではなく、確立したテクニックをオフロードシーンの特異な条件に適応させる。
トレーニングレシピでは,重みの指数移動平均値(EMA)と強い光度歪みの増大を組み合わせ,より一般化した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We report on the application of a high-capacity semantic segmentation pipeline to the GOOSE 2D Semantic Segmentation Challenge for unstructured off-road environments. Using a FlashInternImage-B backbone together with a UPerNet decoder, we adapt established techniques, rather than designing new ones, to the distinctive conditions of off-road scenes. Our training recipe couples strong photometric distortion augmentation (to emulate the wide lighting variations of outdoor terrain) with an Exponential Moving Average (EMA) of weights for better generalization. Using only the GOOSE training dataset, we achieve 88.8\% mIoU on the validation set.
- Abstract（参考訳）: GOOSE 2D Semantic Segmentation Challenge への高容量セマンティックセマンティックセマンティックパイプラインの適用について報告する。
UPerNetデコーダとともにFlashInternImage-Bのバックボーンを使用して、新しいものではなく、確立したテクニックをオフロードシーンの特異な条件に適応させる。
トレーニングレシピでは、(屋外地形の広い照明変動をエミュレートする)強い光度歪みの増大と、より一般化した重量の指数移動平均(EMA)を組み合わせている。
GOOSEトレーニングデータセットのみを使用して、検証セットで88.8\% mIoUを達成する。
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