基于自监督与门控适配器的 LiDAR 语义分割无监督域适应
计算机视觉与模式识别
2022-03-23 v3
摘要
在本文中,我们关注一个较少被探索但更现实且复杂的 LiDAR 语义分割中的域适应问题。当训练(源域)与测试(目标域)数据来自不同 LiDAR 传感器时,现有分割模型的性能会显著下降。为克服这一缺陷,我们提出了一种无监督域适应框架,该框架利用无标签目标域数据进行自监督,并结合非配对掩码迁移策略以减轻域偏移的影响。此外,我们将参数数量很少的门控适配器模块引入网络,以考虑目标域特定信息。从实到实以及从合成到实的 LiDAR 语义分割基准上的适应实验表明,相较先前方法取得了显著改进。
引用
@article{arxiv.2107.09783,
title = {Unsupervised Domain Adaptation in LiDAR Semantic Segmentation with Self-Supervision and Gated Adapters},
author = {Mrigank Rochan and Shubhra Aich and Eduardo R. Corral-Soto and Amir Nabatchian and Bingbing Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.09783},
year = {2022}
}
备注
Accepted to the 2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)