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Unified Domain Adaptive Semantic Segmentation

Created by
  • Haebom

作者

Zhe Zhang, Gaochang Wu, Jing Zhang, Xiatian Zhu, Dacheng Tao, Tianyou Chai

概要

非監督ドメイン適応セマンティックセグメンテーション(UDA-SS)は、ラベル付きソースドメインからラベルなしのターゲットドメインに監督を転送することを目的としています。この研究は、画像とビデオのシナリオ全体にわたってUDA-SS研究を統合し、より包括的な理解、相乗的発展、そして効率的な知識共有を可能にします。この目的のために、一般的なデータ拡張の観点から統合UDA-SSを探求し、改善された一般化とアイデアの相互修正を可能にする統一された概念的なフレームワークを提示します。具体的には、特徴空間内の内部およびドメイン間の混合のための4方向経路を介した明確な点属性と特徴の不一致を解決するQuad-directional Mixup(QuadMix)方法を提案する。ビデオの時間的変化を処理するために、空間的および時間的次元にわたって光学フローベースの特徴集計を統合して、微細なドメイン整列を実行する。

Takeaways、Limitations

画像とビデオの両方のシナリオでUDA-SSへの統合されたアプローチを提示し、研究分野の断片性を解決し、知識共有を促進します。
Quad-directional Mixup(QuadMix)法により、特徴空間における内部およびドメイン間の混合のための新しいアプローチを提示します。
光学フローベースの特徴集約によるビデオの時間的変化を効果的に処理する
4つの難しいUDA-SSベンチマークで最先端の性能を超えています。
コードとモデルを公開し、研究の再現性と発展を促進する。
Limitationsは論文で明示的に言及されていません。
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