意味論的セグメンテーションにおける文脈を意識したドメイン適応【JST・京大機械翻訳】

Yang Jinyu; An Weizhi; Yan Chaochao; Zhao Peilin; Huang Junzhou

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211814614803 整理番号：22P0120848

意味論的セグメンテーションにおける文脈を意識したドメイン適応【JST・京大機械翻訳】

Context-Aware Domain Adaptation in Semantic Segmentation

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発行年： 2020年03月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,意味セグメンテーションにおける教師なし領域適応の問題を考察した。この分野には2つの一次問題,すなわち,2つのドメインにわたってドメイン知識を転送する方法がある。既存の方法は,主に,敵対学習(転送する)を通して,領域不変特徴(移動を転送する)に焦点を合わせる。文脈依存性は意味セグメンテーションにとって必須であるが,その移動可能性はまだよく理解されていない。さらに,2つのドメインにわたって文脈情報を転送する方法は未調査のままである。これに動機づけられて,著者らは,2つのドメインの間のコンテキスト依存性を捕えるために自己注意に基づく交差注意機構を提案して,移転可能なコンテキストを適応させた。この目的を達成するために,空間およびチャネルビューの両方からコンテキスト依存性を適応させるために,2つの交差ドメイン注意モジュールを設計した。特に,空間注意モジュールは,ソースとターゲット画像における各位置間の局所特徴依存性を捉える。チャネル注意モジュールは,交差ドメインチャネルマップの各ペア間の意味依存性をモデル化する。コンテキスト依存性を適応させるために,さらに2つのドメインからコンテキスト情報を選択的に集約した。既存の最先端の方法に対する著者らの方法の優位性は,「GTA5から都市景観」と「都市景観に対するSYNTHIA」に関して経験的に証明された。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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