この論文では、セマンティックセグメンテーションタスクにおける転送可能性の推定に焦点を当てています。最近の分析的な転送可能性メトリクスは主に画像分類問題向けに設計されており、セマンティックセグメンテーションタスクの転送可能性推定に特化した調査が不足していることが指摘されています。そのため、OTCE(Optimal Transport based Conditional Entropy)スコアを拡張し、高次元のセグメンテーション出力に対応する方法が提案されています。実験評価では、Cityscapes、BDD100K、GTA5データセットでの結果が示され、OTCEスコアが実際の転送パフォーマンスと高い相関関係を持つことが示されました。
To Another Language
from source content
arxiv.org
Key Insights Distilled From
by Yang Tan,Yan... at arxiv.org 03-01-2024
https://arxiv.org/pdf/2109.15242.pdfDeeper Inquiries