فريدوم: نهج التكيّف النطاقي للعدالة في فهم المشهد الدلالي

رغم التحسن الملفت الذي أظهره التكييف النطاقي في التجزئة السياقية المعنى في السنوات الأخيرة، فإن مخاوف العدالة المتعلقة بالتكييف النطاقي لم تُعرَّف بعد بشكل كافٍ أو تُعالج بشكل مناسب. علاوةً على ذلك، تُعد العدالة أحد الجوانب الأكثر أهمية عند نشر نماذج التجزئة في التطبيقات الواقعية المرتبطة بالبشر، مثل القيادة الذاتية، حيث يمكن أن تؤثر أي تنبؤات غير عادلة على سلامة الإنسان. في هذا البحث، نقترح منهجية جديدة تُسمى "التكييف النطاقي العادل" (FREDOM) للتجزئة السياقية المعنى. وبشكل خاص، استنادًا إلى الهدف المُصاغ للعدالة، نُقدِّم إطارًا جديدًا للتكييف يستند إلى المعاملة العادلة لتوزيع الفئات. علاوةً على ذلك، لتمثيل السياق العام للاعتماد الهيكلي، نُقدِّم قيدًا هيكلياً شرطيًا جديدًا لفرض اتساق التجزئة المُتنبأ بها. وبفضل الشبكة الهيكلية الشرطية المُقترحة، تم نمذجة معلومات الهيكل بشكل كافٍ من خلال آلية الانتباه الذاتي. وقد أظهرت الدراسات التحليلية أن المنهجية المقترحة قد ساهمت في تحسين أداء نماذج التجزئة وتعزيز العدالة في التنبؤات النموذجية. وتبين نتائج التجارب على معيارين قياسيين، وهما SYNTHIA → Cityscapes وGTA5 → Cityscapes، أن منهجيتنا قد حققت أداءً من الطراز الرائد (SOTA).