Energy-based Domain-Adaptive Segmentation with Depth Guidance

📄 arXiv: 2402.03795v1 📥 PDF

作者: Jinjing Zhu, Zhedong Hu, Tae-Kyun Kim, Lin Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-02-06

💡 一句话要点

提出SMART框架以解决深度引导的无监督领域自适应分割问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 无监督领域自适应 语义分割 深度引导 能量模型 特征融合 自监督学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法在无监督领域自适应语义分割中忽视了语义特征与深度特征之间的差异，导致融合效果不佳。
  2. 本文提出的SMART框架通过能量模型实现任务自适应特征获取和可靠特征融合，提升分割性能。
  3. 在两个数据集上的实验结果显示，SMART框架相比于现有方法有显著的性能提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，研究者们尝试利用自监督深度估计作为无监督领域自适应（UDA）语义分割的指导。然而，现有方法忽视了语义特征与深度特征之间的差异以及特征融合的可靠性，导致分割性能不佳。为了解决这一问题，本文提出了一种新颖的UDA框架SMART（基于能量估计的跨领域语义分割），利用能量模型（EBMs）获取任务自适应特征，并实现可靠的特征融合。框架中包含两个新组件：基于能量的特征融合（EB2F）和基于能量的可靠融合评估（RFA）模块。EB2F模块通过使用Hopfield能量显式测量和减少特征差异，从而生成任务自适应的语义和深度特征。RFA模块则利用能量评分评估特征融合的可靠性，以提高深度引导的有效性。大量实验表明，本文方法在两个数据集上显著提升了性能，验证了能量学习方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决无监督领域自适应语义分割中，语义特征与深度特征之间差异导致的融合效果不佳的问题。现有方法未能有效处理这一差异，影响了分割性能。

核心思路：SMART框架的核心思路是利用能量模型（EBMs）来获取任务自适应特征，并通过两个新模块（EB2F和RFA）实现可靠的特征融合。这样的设计旨在显著提升深度引导的有效性和分割性能。

技术框架：SMART框架包括两个主要模块：EB2F模块负责生成任务自适应的语义和深度特征，通过Hopfield能量测量和减少特征间的差异；RFA模块则通过能量评分评估特征融合的可靠性。整体流程是先进行特征提取，然后通过EB2F和RFA模块进行融合和评估。

关键创新：本文的关键创新在于引入了基于能量的特征融合和可靠性评估模块，这与传统方法不同，能够更好地处理特征间的差异，从而提升融合效果。

关键设计：在设计中，EB2F模块使用Hopfield能量来优化特征融合，RFA模块则通过能量评分来评估融合的可靠性。具体的损失函数和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在两个数据集上的实验结果表明，SMART框架相比于现有方法在分割性能上有显著提升，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充），验证了能量学习方法的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人视觉和医学图像分析等。通过提升无监督领域自适应分割的性能，SMART框架能够在缺乏标注数据的情况下，提供更准确的语义理解，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent endeavors have been made to leverage self-supervised depth estimation as guidance in unsupervised domain adaptation (UDA) for semantic segmentation. Prior arts, however, overlook the discrepancy between semantic and depth features, as well as the reliability of feature fusion, thus leading to suboptimal segmentation performance. To address this issue, we propose a novel UDA framework called SMART (croSs doMain semAntic segmentation based on eneRgy esTimation) that utilizes Energy-Based Models (EBMs) to obtain task-adaptive features and achieve reliable feature fusion for semantic segmentation with self-supervised depth estimates. Our framework incorporates two novel components: energy-based feature fusion (EB2F) and energy-based reliable fusion Assessment (RFA) modules. The EB2F module produces task-adaptive semantic and depth features by explicitly measuring and reducing their discrepancy using Hopfield energy for better feature fusion. The RFA module evaluates the reliability of the feature fusion using an energy score to improve the effectiveness of depth guidance. Extensive experiments on two datasets demonstrate that our method achieves significant performance gains over prior works, validating the effectiveness of our energy-based learning approach.