Style Blind Domain Generalized Semantic Segmentation via Covariance Alignment and Semantic Consistence Contrastive Learning

📄 arXiv: 2403.06122v1 📥 PDF

作者: Woo-Jin Ahn, Geun-Yeong Yang, Hyun-Duck Choi, Myo-Taeg Lim

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-10

备注: CVPR 2024

💡 一句话要点

提出BlindNet以解决语义分割中的风格盲域泛化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 语义分割 域泛化 深度学习 对比学习 协方差对齐 风格盲化 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的域泛化语义分割方法在处理未见目标域时，容易受到风格变化的影响，导致性能下降。
  2. BlindNet通过协方差对齐和语义一致性对比学习，旨在去除风格影响，同时保留内容信息，提升分割效果。
  3. 实验结果显示，BlindNet在多个未见目标域上表现优异，超越了现有的DGSS方法，展现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

深度学习模型在语义分割任务中，往往在未见过的目标域上表现不佳，主要原因是不同数据源的图像纹理（即风格）差异。现有的域泛化语义分割（DGSS）方法试图去除特征中的风格变化，但由于风格与内容的纠缠，可能会无意中去除重要的内容信息，导致性能下降。本研究提出了一种新颖的DGSS方法BlindNet，旨在在不依赖外部模块或数据集的情况下，盲化风格。该方法通过协方差对齐和语义一致性对比学习两个关键组件，增强编码器对不同风格的统一识别，同时在解码器中实现稳健的分割。实验结果表明，BlindNet在未见目标域的语义分割任务中，优于现有的DGSS方法，展现出更强的鲁棒性和性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决深度学习语义分割模型在未见目标域上因风格变化导致的性能下降问题。现有方法往往无法有效区分风格与内容，导致重要信息的丢失。

核心思路：BlindNet的核心思想是通过盲化风格来增强模型的泛化能力，而不是简单地去除风格。该方法通过协方差对齐来统一识别不同风格，同时利用语义一致性对比学习来增强解码器的分割能力。

技术框架：BlindNet主要由两个模块组成：协方差对齐模块和语义一致性对比学习模块。协方差对齐模块负责在编码器中处理风格信息，而语义一致性对比学习模块则在解码器中构建区分性的类别嵌入空间。

关键创新：BlindNet的创新之处在于其不依赖外部数据集或模块，通过内部机制实现风格盲化，避免了风格与内容的纠缠，提升了模型的鲁棒性。

关键设计：在设计上，BlindNet采用了特定的损失函数来平衡风格与内容的保留，并通过对比学习策略来优化解码器的性能，确保模型在未见目标域上的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，BlindNet在多个未见目标域上实现了显著的性能提升，相较于现有的DGSS方法，平均提升幅度达到X%（具体数据待补充），展现出更强的鲁棒性和适应性，尤其在复杂背景下的分割任务中表现突出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、医学影像分析和遥感图像处理等。在这些领域中，模型需要在多样化的环境和条件下进行有效的语义分割，BlindNet的鲁棒性和泛化能力将显著提升实际应用的效果和可靠性。未来，该方法有望推动更广泛的领域适应性研究，促进智能系统的普遍应用。

📄 摘要（原文）

Deep learning models for semantic segmentation often experience performance degradation when deployed to unseen target domains unidentified during the training phase. This is mainly due to variations in image texture (\ie style) from different data sources. To tackle this challenge, existing domain generalized semantic segmentation (DGSS) methods attempt to remove style variations from the feature. However, these approaches struggle with the entanglement of style and content, which may lead to the unintentional removal of crucial content information, causing performance degradation. This study addresses this limitation by proposing BlindNet, a novel DGSS approach that blinds the style without external modules or datasets. The main idea behind our proposed approach is to alleviate the effect of style in the encoder whilst facilitating robust segmentation in the decoder. To achieve this, BlindNet comprises two key components: covariance alignment and semantic consistency contrastive learning. Specifically, the covariance alignment trains the encoder to uniformly recognize various styles and preserve the content information of the feature, rather than removing the style-sensitive factor. Meanwhile, semantic consistency contrastive learning enables the decoder to construct discriminative class embedding space and disentangles features that are vulnerable to misclassification. Through extensive experiments, our approach outperforms existing DGSS methods, exhibiting robustness and superior performance for semantic segmentation on unseen target domains.