FDA: Fourier Domain Adaptation for Semantic Segmentation

计算机科学 分割 人工智能 傅里叶变换 模式识别(心理学) 简单(哲学) 简单 频域 领域(数学分析) 算法 计算机视觉 数学 认识论 数学分析 哲学
作者
Yanchao Yang,Stefano Soatto
标识
DOI:10.1109/cvpr42600.2020.00414
摘要

We describe a simple method for unsupervised domain adaptation, whereby the discrepancy between the source and target distributions is reduced by swapping the low-frequency spectrum of one with the other. We illustrate the method in semantic segmentation, where densely annotated images are aplenty in one domain (synthetic data), but difficult to obtain in another (real images). Current state-of-the-art methods are complex, some requiring adversarial optimization to render the backbone of a neural network invariant to the discrete domain selection variable. Our method does not require any training to perform the domain alignment, just a simple Fourier Transform and its inverse. Despite its simplicity, it achieves state-of-the-art performance in the current benchmarks, when integrated into a relatively standard semantic segmentation model. Our results indicate that even simple procedures can discount nuisance variability in the data that more sophisticated methods struggle to learn away.
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