博客
关于我
TPAMI 2024 | 风格化学习:跨任务和领域的持续语义分割
阅读量:466 次
发布时间:2019-03-06

本文共 828 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

Learning With Style: Continual Semantic Segmentation Across Tasks and Domains

风格化学习:跨任务和领域的持续语义分割

作者:Marco Toldo; Umberto Michieli; Pietro Zanuttigh


摘要

在现实世界的环境中处理图像理解的深度学习模型必须能够适应不同领域中的广泛任务。领域适应和类别增量学习分别处理领域和任务的可变性,而它们的统一解决方案仍然是一个开放问题。我们同时应对问题的两个方面,考虑到输入和标签空间中的语义变化。我们首先正式引入了任务和领域变化下的持续学习。然后,我们通过使用风格迁移技术来扩展跨领域的知识,当学习增量任务时,以及一个稳健的蒸馏框架,在增量领域变化下有效重新收集任务知识。设计的框架(LwS,风格化学习)能够跨所有遇到的领域泛化增量获得的任务知识,证明对灾难性遗忘具有鲁棒性。在多个自动驾驶数据集上的广泛实验评估表明,所提出的方法优于现有方法,这些方法在处理任务和领域变化下的持续语义分割方面准备不足。


关键词

  • 持续学习
  • 跨任务和领域
  • 语义分割

在现实世界中,深度学习模型需要处理图像理解任务,并适应不同领域和任务的多样性。领域适应和类别增量学习分别处理了领域和任务的变化,但如何统一解决这两个方面仍然是一个开放问题。我们需要同时考虑输入和标签空间中的语义变化。

我们首先正式引入了任务和领域变化下的持续学习。为了应对跨领域知识的扩展,我们采用了风格迁移技术。当学习增量任务时,风格迁移技术能够有效地扩展跨领域的知识。同时,我们设计了一个稳健的蒸馏框架,在增量领域变化下有效地重新收集任务知识。

我们的框架(LwS,风格化学习)能够在跨所有领域的情况下泛化增量获得的任务知识,表现出对灾难性遗忘的鲁棒性。通过在多个自动驾驶数据集上的广泛实验,我们证明了所提出的方法在处理任务和领域变化下的持续语义分割方面优于现有方法。

转载地址:http://kvubz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Mysql 学习总结(87)—— Mysql 执行计划(Explain)再总结
查看>>
Mysql 学习总结(88)—— Mysql 官方为什么不推荐用雪花 id 和 uuid 做 MySQL 主键
查看>>
Mysql 学习总结(89)—— Mysql 库表容量统计
查看>>
mysql 实现主从复制/主从同步
查看>>
mysql 审核_审核MySQL数据库上的登录
查看>>
mysql 导入 sql 文件时 ERROR 1046 (3D000) no database selected 错误的解决
查看>>
mysql 导入导出大文件
查看>>
mysql 将null转代为0
查看>>
mysql 常用
查看>>
MySQL 常用列类型
查看>>
mysql 常用命令
查看>>
Mysql 常见ALTER TABLE操作
查看>>
mysql 往字段后面加字符串
查看>>
mysql 快速自增假数据, 新增假数据,mysql自增假数据
查看>>
Mysql 报错 Field 'id' doesn't have a default value
查看>>
MySQL 报错:Duplicate entry 'xxx' for key 'UNIQ_XXXX'
查看>>
mysql 排序id_mysql如何按特定id排序
查看>>
Mysql 提示:Communication link failure
查看>>
mysql 插入是否成功_PDO mysql:如何知道插入是否成功
查看>>
Mysql 数据库InnoDB存储引擎中主要组件的刷新清理条件:脏页、RedoLog重做日志、Insert Buffer或ChangeBuffer、Undo Log
查看>>