[论文解读] Learning from Synthetic Data: Addressing Domain Shift for Semantic Segmentation
本文提出一种基于生成对抗网络（GAN）的方法，通过对齐合成图像域与真实图像域之间的特征嵌入，以减少语义分割中的域偏移。通过利用对抗性训练来最小化潜在空间中的分布差异，该方法在合成到真实域适应的基准测试中实现了最先进性能，具备对未见域的泛化能力，并改善了源域与目标域分布的对齐。
Visual Domain Adaptation is a problem of immense importance in computer vision. Previous approaches showcase the inability of even deep neural networks to learn informative representations across domain shift. This problem is more severe for tasks where acquiring hand labeled data is extremely hard and tedious. In this work, we focus on adapting the representations learned by segmentation networks across synthetic and real domains. Contrary to previous approaches that use a simple adversarial objective or superpixel information to aid the process, we propose an approach based on Generative Adversarial Networks (GANs) that brings the embeddings closer in the learned feature space. To showcase the generality and scalability of our approach, we show that we can achieve state of the art results on two challenging scenarios of synthetic to real domain adaptation. Additional exploratory experiments show that our approach: (1) generalizes to unseen domains and (2) results in improved alignment of source and target distributions.
研究动机与目标
- 解决从合成数据向真实世界数据迁移时语义分割中的域偏移挑战。
- 克服以往方法依赖简单对抗损失或基于超像素监督的局限性。
- 提出一种可扩展且可泛化的域自适应方法，利用 GAN 对齐跨域的特征嵌入。
- 改善学习特征空间中源域（合成）与目标域（真实）数据分布的对齐。
提出的方法
- 采用条件 GAN 框架，从源域特征生成目标域的逼真图像。
- 采用对抗性训练，促使判别器区分真实特征与生成特征，推动嵌入趋向共享分布。
- 引入特征级别的对抗性损失，对齐潜在空间中合成图像与真实图像的特征表示。
- 端到端训练分割网络与 GAN 生成器和判别器，以学习域不变表示。
- 利用生成器合成目标域风格的特征，使分割模型具备跨域泛化能力。
- 采用多尺度特征匹配策略，确保在特征层次的不同层级实现细粒度对齐。
实验结果
研究问题
- RQ1基于 GAN 的方法是否能在不依赖超像素监督或简单对抗损失的前提下，有效减少语义分割中的域偏移？
- RQ2所提出的方法是否能泛化到训练过程中未见过的目标域？
- RQ3该方法在多大程度上改善了源域与目标域特征分布之间的对齐？
- RQ4在合成到真实语义分割基准测试中，该方法与最先进方法相比表现如何？
主要发现
- 所提方法在两个具有挑战性的合成到真实域自适应语义分割基准上实现了最先进性能。
- 该方法可泛化至未见域，展现出超越特定目标域训练的鲁棒性。
- 通过减少分布差异，实验证明该方法显著改善了特征空间中源域与目标域分布的对齐。
- 探索性实验表明，与基线方法相比，该模型学习到更具迁移性和域不变性的特征。
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