論文の概要: Exploring Probabilistic Modeling Beyond Domain Generalization for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21367v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 22:27:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.362214
• Title: Exploring Probabilistic Modeling Beyond Domain Generalization for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのためのドメイン一般化を超えた確率論的モデリング
• Authors: I-Hsiang Chen, Hua-En Chang, Wei-Ting Chen, Jenq-Neng Hwang, Sy-Yen Kuo,
• Abstract要約: ドメイン一般化セマンティック(DGSS)は、目に見えない環境でのドメインシフトがモデルパフォーマンスを著しく損なう可能性があるため、重要な課題である。 本稿では,既存のセグメンテーションネットワークの一般化を促進する確率的拡散アライメントフレームワークPDAFを紹介する。 実験は、多様で挑戦的な都市シーンにおけるPDAFの有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.724608645202466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Domain Generalized Semantic Segmentation (DGSS) is a critical yet challenging task, as domain shifts in unseen environments can severely compromise model performance. While recent studies enhance feature alignment by projecting features into the source domain, they often neglect intrinsic latent domain priors, leading to suboptimal results. In this paper, we introduce PDAF, a Probabilistic Diffusion Alignment Framework that enhances the generalization of existing segmentation networks through probabilistic diffusion modeling. PDAF introduces a Latent Domain Prior (LDP) to capture domain shifts and uses this prior as a conditioning factor to align both source and unseen target domains. To achieve this, PDAF integrates into a pre-trained segmentation model and utilizes paired source and pseudo-target images to simulate latent domain shifts, enabling LDP modeling. The framework comprises three modules: the Latent Prior Extractor (LPE) predicts the LDP by supervising domain shifts; the Domain Compensation Module (DCM) adjusts feature representations to mitigate domain shifts; and the Diffusion Prior Estimator (DPE) leverages a diffusion process to estimate the LDP without requiring paired samples. This design enables PDAF to iteratively model domain shifts, progressively refining feature representations to enhance generalization under complex target conditions. Extensive experiments validate the effectiveness of PDAF across diverse and challenging urban scenes.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化セマンティックセグメンテーション(DGSS)は、目に見えない環境でのドメインシフトがモデルのパフォーマンスを著しく損なう可能性があるため、重要な課題である。 近年の研究は、特徴をソースドメインに投影することで特徴整合性を高めるが、固有の潜在ドメインの先行を無視することが多く、最適以下の結果をもたらす。 本稿では,確率拡散モデルを用いて既存のセグメンテーションネットワークの一般化を促進する確率拡散アライメントフレームワークPDAFを紹介する。 PDAFは、ドメインシフトをキャプチャするための遅延ドメイン優先(LDP)を導入し、この事前を条件付けファクタとして使用して、ソースと未確認のターゲットドメインを整合させる。 これを実現するために、PDAFは事前訓練されたセグメンテーションモデルに統合され、ペア化されたソースと擬似ターゲット画像を使用して潜在ドメインシフトをシミュレートし、LPPモデリングを可能にする。 フレームワークは3つのモジュールから構成される: 潜在先行指数 (LPE) はドメインシフトを監視してLPPを予測する; ドメイン補償モジュール (DCM) はドメインシフトを緩和するために特徴表現を調整する; 拡散前推定器 (DPE) は拡散過程を利用して、ペアのサンプルを必要とせずにLPPを推定する。 この設計により、PDAFはドメインシフトを反復的にモデル化し、複雑なターゲット条件下での一般化を強化するために特徴表現を段階的に洗練することができる。 広範囲にわたる実験により、多様で困難な都市のシーンにおけるPDAFの有効性が検証された。

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