Learning Part Segmentation from Synthetic Animals

📄 arXiv: 2311.18661v1 📥 PDF

作者: Jiawei Peng, Ju He, Prakhar Kaushik, Zihao Xiao, Jiteng Mu, Alan Yuille

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-30

💡 一句话要点

提出CB-FDM方法以解决合成动物部件分割的领域适应问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 合成数据 部件分割 领域适应 频谱对齐 动物识别 深度学习 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有的语义部件分割方法依赖于大量的标注数据，限制了其在不同对象类型中的应用。
  2. 论文提出了一种新的合成数据集SAP，并引入CB-FDM方法，通过频谱对齐提升合成图像与真实图像的相似性。
  3. 实验结果显示，CB-FDM方法在SynRealPart上显著提高了分割性能，且所学部件具有良好的迁移性。

📝 摘要（中文）

语义部件分割为对象提供了复杂且可解释的理解，然而，全面的标注需求限制了其在多样化对象类型中的应用。本文聚焦于从合成动物中学习部件分割，利用Skinned Multi-Animal Linear (SMAL)模型扩展现有的合成数据集，构建了一个更具姿态多样性的合成动物数据集Synthetic Animal Parts (SAP)。我们提出了一种名为Class-Balanced Fourier Data Mixing (CB-FDM)的方法，旨在通过对合成图像与真实图像的频谱幅度进行对齐，提升合成到真实的动物部件分割性能。实验结果表明，CB-FDM在SynRealPart上显著提升了性能，并且所学的部件在PartImageNet中对所有四足动物具有可迁移性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决合成动物部件分割在领域适应中的性能下降问题，现有方法在合成数据与真实数据之间存在内在差异，导致适应性不足。

核心思路：提出CB-FDM方法，通过对合成图像和真实图像的频谱幅度进行对齐，使得混合图像在频率内容上更接近真实图像，从而提高分割性能。

技术框架：整体流程包括构建合成动物数据集SAP，应用CB-FDM方法进行数据增强，并使用Class-Balanced Pseudo-Label Re-Weighting来处理类别不平衡问题。

关键创新：CB-FDM是本研究的核心创新，通过频谱对齐技术有效提升了合成到真实的迁移能力，与传统的领域适应方法相比，具有更好的适应性和性能。

关键设计：在CB-FDM中，关键参数包括频谱幅度的对齐策略和类别平衡伪标签重加权机制，确保了不同类别在训练过程中的均衡性，从而提升了模型的整体性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CB-FDM方法在SynRealPart上相较于现有的语义分割领域适应方法，性能提升显著，具体提升幅度达到XX%，展示了其在合成到真实迁移中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括动物识别、行为分析和生态监测等，能够为相关领域提供更高效的部件分割工具，促进智能监控和自动化分析的发展。未来，该方法还可能扩展到其他对象类型的分割任务中，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Semantic part segmentation provides an intricate and interpretable understanding of an object, thereby benefiting numerous downstream tasks. However, the need for exhaustive annotations impedes its usage across diverse object types. This paper focuses on learning part segmentation from synthetic animals, leveraging the Skinned Multi-Animal Linear (SMAL) models to scale up existing synthetic data generated by computer-aided design (CAD) animal models. Compared to CAD models, SMAL models generate data with a wider range of poses observed in real-world scenarios. As a result, our first contribution is to construct a synthetic animal dataset of tigers and horses with more pose diversity, termed Synthetic Animal Parts (SAP). We then benchmark Syn-to-Real animal part segmentation from SAP to PartImageNet, namely SynRealPart, with existing semantic segmentation domain adaptation methods and further improve them as our second contribution. Concretely, we examine three Syn-to-Real adaptation methods but observe relative performance drop due to the innate difference between the two tasks. To address this, we propose a simple yet effective method called Class-Balanced Fourier Data Mixing (CB-FDM). Fourier Data Mixing aligns the spectral amplitudes of synthetic images with real images, thereby making the mixed images have more similar frequency content to real images. We further use Class-Balanced Pseudo-Label Re-Weighting to alleviate the imbalanced class distribution. We demonstrate the efficacy of CB-FDM on SynRealPart over previous methods with significant performance improvements. Remarkably, our third contribution is to reveal that the learned parts from synthetic tiger and horse are transferable across all quadrupeds in PartImageNet, further underscoring the utility and potential applications of animal part segmentation.