論文の概要: Do We Need Perfect Data? Leveraging Noise for Domain Generalized Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22948v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 07:46:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.807978
• Title: Do We Need Perfect Data? Leveraging Noise for Domain Generalized Segmentation
• Title（参考訳）: 完璧なデータが必要か? 領域一般化セグメンテーションのためのノイズの緩和
• Authors: Taeyeong Kim, SeungJoon Lee, Jung Uk Kim, MyeongAh Cho,
• Abstract要約: 本稿では,この制限を頑健な学習機会に変換するフレームワークFLEX-Segを提案する。 5つの実世界のデータセットに対する実験は、最先端の手法よりも一貫した改善を示している。 その結果、不完全な合成データを扱うための適応的戦略が、ドメインの一般化に優れた結果をもたらすことが検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.89655949578527
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain generalization in semantic segmentation faces challenges from domain shifts, particularly under adverse conditions. While diffusion-based data generation methods show promise, they introduce inherent misalignment between generated images and semantic masks. This paper presents FLEX-Seg (FLexible Edge eXploitation for Segmentation), a framework that transforms this limitation into an opportunity for robust learning. FLEX-Seg comprises three key components: (1) Granular Adaptive Prototypes that captures boundary characteristics across multiple scales, (2) Uncertainty Boundary Emphasis that dynamically adjusts learning emphasis based on prediction entropy, and (3) Hardness-Aware Sampling that progressively focuses on challenging examples. By leveraging inherent misalignment rather than enforcing strict alignment, FLEX-Seg learns robust representations while capturing rich stylistic variations. Experiments across five real-world datasets demonstrate consistent improvements over state-of-the-art methods, achieving 2.44% and 2.63% mIoU gains on ACDC and Dark Zurich. Our findings validate that adaptive strategies for handling imperfect synthetic data lead to superior domain generalization. Code is available at https://github.com/VisualScienceLab-KHU/FLEX-Seg.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションにおけるドメインの一般化は、特に悪条件下で、ドメインシフトからの課題に直面している。 拡散に基づくデータ生成手法は将来性を示すが、生成した画像とセマンティックマスクの間に固有のミスアライメントを導入する。 本稿では,FLEX-Seg(FLexible Edge eXploitation for Segmentation)を提案する。 FLEX-Segは,(1)複数のスケールの境界特性を捉える粒度適応型プロトタイプ,(2)予測エントロピーに基づく学習強調を動的に調整する不確実性境界強調,(3)難解な例に徐々に焦点を絞るハードネス・アウェアサンプリングの3つの重要な構成要素から構成される。 FLEX-Segは厳密なアライメントを強制するのではなく、固有のミスアライメントを活用することで、リッチなスタイリスティックなバリエーションを捉えながら、堅牢な表現を学習する。 5つの実世界のデータセットに対する実験は、最先端の手法よりも一貫した改善を示し、ACDCとダークチューリッヒで2.44%と2.63%のmIoUゲインを達成した。 その結果、不完全な合成データを扱うための適応的戦略が、ドメインの一般化に優れた結果をもたらすことが検証された。 コードはhttps://github.com/VisualScienceLab-KHU/FLEX-Segで入手できる。

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