공간 주의력 피라미드 네트워크를 활용한 비지도 도메인 적응

비지도 도메인 적응(unsupervised domain adaptation)은 객체 탐지, 인스턴스 세그멘테이션, 세그멘테이션 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 핵심적인 역할을 하며, 도메인 변이(domain-shift)로 인한 성능 저하를 완화하는 것을 목표로 한다. 기존의 대부분의 방법들은 소스 도메인과 타겟 도메인의 단일 모드 분포를 가정하고, 적대적 학습을 통해 두 도메인을 정렬하는 방식을 채택하고 있으나, 다양한 시나리오에서 부정확한 성능을 보이는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 비지도 도메인 적응을 위한 새로운 공간 주의력 피라미드 네트워크를 제안한다. 구체적으로, 객체의 다양한 스케일에서의 맥락 정보를 포착하기 위해 공간 피라미드 표현을 구축한다. 작업에 특화된 정보를 기반으로, 공간 주의력 메커니즘을 활용하여 각 공간 위치에서의 밀집된 전역 구조 표현과 국소적 텍스처 패턴을 효과적으로 통합한다. 이를 통해 네트워크는 맥락 정보를 갖춘 구분력 있는 영역에 집중하도록 유도된다. 제안한 방법은 객체 탐지, 인스턴스 세그멘테이션, 세그멘테이션에 대한 다양한 도전적인 비지도 도메인 적응 데이터셋에서 광범위한 실험을 수행하였으며, 기존 최고 수준의 방법들과 비교하여 뚜렷한 성능 우위를 보였다. 본 연구의 소스 코드는 https://isrc.iscas.ac.cn/gitlab/research/domain-adaption 에서 공개되어 있다.