[논문리뷰]MSeg: A Composite Dataset for Multi-domain Semantic Segmentation

개요 Mseg는 다른 도메인으로부터 복잡한 데이터셋을 시멘틱(의미 있는) 세그멘테이션으로 통일 시키는 것을 보여줄것이다. 구성 데이터들의 단순 병합은 그것들의 일치하지않는 분류체계와 주석관행으로인해 별로 좋지 않은 성능을 보였는데, 그런 분류법을 조정하고, 8만개이상의 이미지들에서 22만개의 오브젝트 마스크를 다시 레이블링 함으로써 픽셀레벨에서의 어노테이션 조정을 했다. 컴포지트(복잡한) 데이터 셋에서 도메인을 넘어서서 효율적으로 트레이닝동안 보지 못했던 데이터를 하나의 시멘틱 세그멘테이션모델로 하여금 만들어내는 결과를 도출 했다. 우리는 zero-shot(한번도 보지 못한 데이터를 그대로 훈련하는) cross-dataset transfer를 체계적으로 모델의 견고함을 평가하기 위한 벤치마크로 도입했고,..

2020.07.07