洞察 - Computervision, Bildverarbeitung - # Quellenfreie unüberwachte Domänenanpassung für panoramische semantische Segmentierung

Effiziente Extraktion und Übertragung von Wissen für panoramische semantische Segmentierung ohne Zugriff auf Quelldaten

Q: Wie könnte der Ansatz auf andere Arten von 360°-Projektionen wie Würfelkarten erweitert werden?

Um den Ansatz auf andere Arten von 360°-Projektionen wie Würfelkarten zu erweitern, könnte eine Anpassung der Tangent Projection (TP) und Fixed FoV Projection (FFP) erforderlich sein. Für Würfelkartenprojektionen müssten möglicherweise spezifische Verzerrungskorrekturen und Projektionsstrategien implementiert werden, um die spezifischen Merkmale dieser Projektionen zu berücksichtigen. Darüber hinaus könnten neue Protokolle und Anpassungsmodule entwickelt werden, die auf den Eigenschaften von Würfelkarten basieren, um eine effektive Wissensübertragung zwischen den Domänen zu ermöglichen.

Q: Wie könnte der Ansatz für andere Aufgaben wie 360°-Objekterkennung oder -Verfolgung angepasst werden?

Für andere Aufgaben wie 360°-Objekterkennung oder -Verfolgung könnte der Ansatz durch die Integration spezifischer Merkmale und Metriken angepasst werden, die für diese Aufgaben relevant sind. Dies könnte die Entwicklung neuer Protokolle, Verlustfunktionen und Anpassungsmodule umfassen, die auf den Anforderungen der Objekterkennung und -verfolgung basieren. Darüber hinaus könnten Techniken wie Transferlernen und feinabgestimmte Modelle verwendet werden, um die Leistung des Ansatzes für diese spezifischen Aufgaben zu optimieren.

Q: Welche Rolle könnten große Sprachmodelle (LLMs) und multimodale LLMs bei der Überbrückung der Domänenunterschiede zwischen Pinhole- und panoramischen Bildern spielen?

Große Sprachmodelle (LLMs) und multimodale LLMs könnten eine entscheidende Rolle bei der Überbrückung der Domänenunterschiede zwischen Pinhole- und panoramischen Bildern spielen, indem sie semantische Informationen und Kontext in den Adaptationsprozess einbringen. Diese Modelle könnten dazu beitragen, die semantischen Mismatches zu überwinden, indem sie eine gemeinsame Repräsentationsebene für die verschiedenen Domänen schaffen. Darüber hinaus könnten sie dazu beitragen, die Stilunterschiede zu minimieren, indem sie eine konsistente semantische Interpretation der Bilder fördern. Durch die Integration von LLMs in den Adaptationsprozess könnten komplexe Beziehungen und Muster zwischen den Bildern erfasst und genutzt werden, um die Leistung des Ansatzes weiter zu verbessern.

核心概念

Unser Verfahren extrahiert effektiv Wissen aus einem vortrainierten Modell für Pinhole-Bilder und überträgt dieses Wissen auf das Zielmodell für panoramische Bilder, ohne Zugriff auf die Quelldaten zu haben.

摘要

In dieser Arbeit wird ein neues Problem untersucht - die quellenfreie unüberwachte Domänenanpassung (SFUDA) für die panoramische semantische Segmentierung. Dazu wird ein End-to-End-SFUDA-Framework vorgeschlagen, um die Domänenverschiebungen, einschließlich semantischer Diskrepanzen, Verzerrungen und Stilunterschiede zwischen Pinhole- und panoramischen Domänen, anzugehen.

Das Kernkonzept ist es, die Vielseitigkeit der Mehrfachprojektion von 360°-Daten für einen effizienten Wissenstransfer zwischen den Domänen zu nutzen. Konkret verwenden wir die Tangentprojektion (TP) mit geringerer Verzerrung und die Fixed FoV Projection (FFP), um Wissen aus dem Quellmodell zu extrahieren. Um den direkten Wissenstransfer zwischen den Domänen zu ermöglichen, schlagen wir ein panoramisches Prototypenanpassungsmodul (PPAM) vor, um globale panoramische Prototypen für die Anpassung zu erhalten. Darüber hinaus führen wir eine Kreuz-Dual-Aufmerksamkeitsmodule (CDAM) auf Merkmalsebene ein, um die räumlichen und kanalweisen Charakteristiken zwischen den Domänen besser aufeinander abzustimmen und die Stilunterschiede weiter zu verringern.

Umfangreiche Experimente auf synthetischen und realen Benchmarks, einschließlich Outdoor- und Innenszenarien, zeigen, dass unser Verfahren deutlich bessere Leistung erbringt als vorherige SFUDA-Methoden für die Pinhole-zu-Panorama-Anpassung.

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arxiv.org

统计

Die Pinhole-Kamera hat einen Sichtwinkel (FoV) von 70°, während die 360°-Kamera einen FoV von 360° × 180° hat.
Panoramische Bilder leiden unter unvermeidlicher Verzerrung durch die Äquirektanguläre Projektion (ERP).
Es gibt Stilunterschiede zwischen den Pinhole- und panoramischen Bildern aufgrund unterschiedlicher Kamerasensoren und aufgenommener Szenen.

引用

"Semantik, Verzerrung und Stil sind wichtig: Hin zu quellenfreier UDA für panoramische Segmentierung"
"Übertragen von Wissen vom Pinhole-zu-Panorama-Bildbereich ist durch semantische Diskrepanzen, Verzerrungen und Stilunterschiede erschwert."

从中提取的关键见解

Semantics, Distortion, and Style Matter

by Xu Zheng,Pen... 在 arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12505.pdf

更深入的查询

Wie könnte der Ansatz auf andere Arten von 360°-Projektionen wie Würfelkarten erweitert werden?

Um den Ansatz auf andere Arten von 360°-Projektionen wie Würfelkarten zu erweitern, könnte eine Anpassung der Tangent Projection (TP) und Fixed FoV Projection (FFP) erforderlich sein. Für Würfelkartenprojektionen müssten möglicherweise spezifische Verzerrungskorrekturen und Projektionsstrategien implementiert werden, um die spezifischen Merkmale dieser Projektionen zu berücksichtigen. Darüber hinaus könnten neue Protokolle und Anpassungsmodule entwickelt werden, die auf den Eigenschaften von Würfelkarten basieren, um eine effektive Wissensübertragung zwischen den Domänen zu ermöglichen.

Wie könnte der Ansatz für andere Aufgaben wie 360°-Objekterkennung oder -Verfolgung angepasst werden?

Für andere Aufgaben wie 360°-Objekterkennung oder -Verfolgung könnte der Ansatz durch die Integration spezifischer Merkmale und Metriken angepasst werden, die für diese Aufgaben relevant sind. Dies könnte die Entwicklung neuer Protokolle, Verlustfunktionen und Anpassungsmodule umfassen, die auf den Anforderungen der Objekterkennung und -verfolgung basieren. Darüber hinaus könnten Techniken wie Transferlernen und feinabgestimmte Modelle verwendet werden, um die Leistung des Ansatzes für diese spezifischen Aufgaben zu optimieren.

Welche Rolle könnten große Sprachmodelle (LLMs) und multimodale LLMs bei der Überbrückung der Domänenunterschiede zwischen Pinhole- und panoramischen Bildern spielen?

Große Sprachmodelle (LLMs) und multimodale LLMs könnten eine entscheidende Rolle bei der Überbrückung der Domänenunterschiede zwischen Pinhole- und panoramischen Bildern spielen, indem sie semantische Informationen und Kontext in den Adaptationsprozess einbringen. Diese Modelle könnten dazu beitragen, die semantischen Mismatches zu überwinden, indem sie eine gemeinsame Repräsentationsebene für die verschiedenen Domänen schaffen. Darüber hinaus könnten sie dazu beitragen, die Stilunterschiede zu minimieren, indem sie eine konsistente semantische Interpretation der Bilder fördern. Durch die Integration von LLMs in den Adaptationsprozess könnten komplexe Beziehungen und Muster zwischen den Bildern erfasst und genutzt werden, um die Leistung des Ansatzes weiter zu verbessern.