在计算机视觉领域,语义分割一直是一个充满挑战的任务。尤其是在无监督域适应(UDA)场景下,如何将在合成数据上训练的模型迁移到真实世界数据上,更是难上加难。近日,来自ETH Zurich的研究团队提出了一种名为HRDA(High-Resolution Domain-Adaptive)的新方法,在UDA语义分割任务上取得了突破性进展。
HRDA的核心创新在于其独特的多分辨率训练策略。传统的UDA方法通常只在缩小尺寸的低分辨率图像上操作,这虽然可以减少GPU内存占用,但往往会丢失细节信息。HRDA巧妙地结合了两种不同的裁剪策略:
通过学习一个尺度注意力机制,HRDA能够自适应地融合这两种尺度的信息,在保持可控GPU内存占用的同时,实现了细节和上下文的平衡。
HRDA在多个UDA语义分割基准上都取得了显著的性能提升:
这些结果代表了当前UDA语义分割任务的最高水平。
相比之前的方法,HRDA能够更好地保留小物体和细节信息。下面的动图展示了HRDA相较于之前最先进的DAFormer方法在Cityscapes验证集上的分割效果对比:
我们可以清晰地看到,HRDA在道路、人 行道、建筑物等细节的分割上都有明显优势。
除了UDA任务,HRDA还可以扩展应用到域泛化(Domain Generalization, DG)场景。在这种情况下,模型在训练时不需要访问目标域图像,直接在多个真实街景数据集上进行测试。结果显示,HRDA在DG任务上也显著优于现有方法,平均提升4.2 mIoU。
HRDA的核心组件包括:
整个框架基于MMSegmentation实现,主要代码文件包括:
mmseg/models/segmentors/hrda_encoder_decoder.py
: HRDA多分辨率编码实现mmseg/models/decode_heads/hrda_head.py
: HRDA解码头实现mmseg/models/uda/dacs.py
: DAFormer自训练策略实现研究团队提供了详细的实验设置和复现指南。主要步骤包括:
感兴趣的读者可以参考GitHub仓库获取完整的代码和使用说明。
HRDA的成功为UDA语义分割开辟了新的研究方向。未来可能的发展包括:
总的来说,HRDA代表了UDA语义分割领域的一个重要突破,为解决真实世界中的复杂视觉任务提供了新的思路和工具。随着这一技术的 不断发展和完善,我们有理由期待它在自动驾驶、机器人视觉等领域带来更多实际应用。
Hoyer, L., Dai, D., & Van Gool, L. (2022). HRDA: Context-Aware High-Resolution Domain-Adaptive Semantic Segmentation. In Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) (pp. 372-391).
Hoyer, L., Dai, D., & Van Gool, L. (2024). Domain Adaptive and Generalizable Network Architectures and Training Strategies for Semantic Image Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), 46(1), 220-235.
Vu, T. H., Jain, H., Bucher, M., Cord, M., & Pérez, P. (2019). Advent: Adversarial entropy minimization for domain adaptation in semantic segmentation. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 2517-2526).
Yang, Y., & Soatto, S. (2020). FDA: Fourier domain adaptation for semantic segmentation. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 4085-4095).
Tranheden, W., Olsson, V., Pinto, J., & Svensson, L. (2021). DACS: Domain adaptation via cross-domain mixed sampling. In Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (pp. 1379-1389).
通过这些突破性的研究,HRDA为计算机视觉领域带来了新的可能性,也为未来更多创新性工作铺平了道路。随着技术的不断进步,我们可以期待看到更多令人兴奋的应用在各个领域涌现。
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