Under det senaste halvåret har konvolutionella neurala nätverk (CNN) segrat över semantisk segmentering, vilket är en central uppgift för olika framväxande industriella tillämpningar såsom autonom körning och medicinsk avbildning. Men att utbilda CNN kräver en enorm mängd data, vilket är svårt att samla in och mödosamt att kommentera. De senaste framstegen inom datorgrafik gör det möjligt att utbilda CNN-modeller på fotorealistiska syntetiska data med datorgenererade kommentarer. Trots detta minskar domänobalansen mellan de verkliga bilderna och de syntetiska uppgifterna avsevärt modellernas prestanda. Därför föreslår vi en läroplansbaserad inlärningsmetod för att minimera domänklyftan i semantisk segmentering. Den läroplansdomänanpassning löser enkla uppgifter först för att dra några nödvändiga egenskaper om måldomänen; i synnerhet, den första uppgiften är att lära sig globala etikettdistributioner över bilder och lokala distributioner över landmärke superpixlar. Dessa är lätta att uppskatta eftersom bilder av stadstrafik scener har starka idiosynkrasier (t.ex. storlek och rumsliga förhållanden byggnader, gator, bilar, etc.). Vi tränar sedan segmenteringsnätet på ett sådant sätt att nätverksprognoserna i måldomänen följer de infererade egenskaperna. I experiment överträffar vår metod betydligt baslinjerna och det enda kända tillvägagångssättet till samma problem.
Curriculum domänanpassning REF å andra sidan föreslår läroplansstil lärande strategi där den enkla uppgiften att uppskatta globala märkning distributioner över bilder och lokala distributioner över landmärke superpixlar lärs först.
Curriculum Domain Adaptation for Semantic Segmentation of Urban Scenes
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}