#395
summarized by : Anonymous
Online Domain Adaptation for Semantic Segmentation in Ever-Changing Conditions

どんな論文か?

最新のオフライン適応法や連続適応法は、限定的なドメインシフトにはうまく対処できるものの,ソースとデプロイメントドメインの間に大きなギャップがある場合には不十分であること,に動機づけられて,セマンティックセグメンテーションのためのオンラインドメイン適応(OnDA)を研究,新しいフレームワークを提案した.
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新規性

既存の教師なしドメイン適応はソースとターゲットの両方のドメイン画像が事前に利用可能という仮定の上でソースでグランドトゥルース監視により学習したモデルをターゲットに適応させることで進めていた.しかしこの仮定は、実際のアプリケーションでは成り立たないことが多い.本研究ではドメインシフトは展開中に継続的に発生する可能性があることを主張し,漸進的な適応を利用したオンライン適応パイプラインを新たに提案した.

結果

徐々に,あるいは突然の連続的なドメインシフトに頑健なパイプラインを設計し,雨や霧のシナリオのケースで提案手法を評価した.実験から提案されたフレームワークは展開中に新しいドメインに効果的に適応できる一方で,以前のドメインの壊滅的な忘却に影響されないことが示された.

その他(なぜ通ったか?等)