Core Concepts
異なるドメイン間でのデータ混合におけるガイダンストレーニングの有効性を示す。
Abstract
ドメイン適応セグメンテーションにおけるUDA方法とGuidance Trainingの統合により、パフォーマンス向上が一貫して実現された。
Guidance Trainingは、難しいカテゴリーでのセグメンテーションを効果的に向上させることが示された。
Guiderの設計に関する詳細な分析が行われ、最適なハイパーパラメータ設定が明らかにされた。
重み付けλgtや不確実性推定の影響も検討され、最適な設定が特定された。
Stats
DACSはmIOUスコアを55.9まで向上させた。
DAFormerはmIOUスコアを58.5まで向上させた。
HRDAはmIOUスコアを64.4まで向上させた。
MICはmIOUスコアを67.0まで向上させた。
Quotes
"Guidance Trainingは異なるUDA方法と組み合わせてパフォーマンスを一貫して向上させました。"
"Guiderの設計やハイパーパラメータ設定により、最適な結果が得られました。"