MaskAdapt: Unsupervised Geometry-Aware Domain Adaptation Using Multimodal Contextual Learning and RGB-Depth Masking

📄 arXiv: 2505.24026v1 📥 PDF

作者: Numair Nadeem, Muhammad Hamza Asad, Saeed Anwar, Abdul Bais

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-05-29

备注: 11 pages, 5 figures, presented at the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2025. Reviewer comments available upon request

💡 一句话要点

提出MaskAdapt以解决农业领域无监督域适应问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无监督域适应 语义分割 多模态学习 深度学习 农业图像处理 几何感知掩膜 特征融合

📋 核心要点

  1. 现有的无监督域适应方法在处理农业图像时，容易受到遮挡和视觉混合的影响，导致分类错误。
  2. 本文提出MaskAdapt，通过多模态上下文学习，将RGB图像与深度数据结合，利用深度梯度提升分割精度。
  3. 在真实农业数据集上的评估表明，MaskAdapt在分割均值交并比（mIOU）上显著超越了现有的最先进方法。

📝 摘要（中文）

作物和杂草的语义分割对精准农业管理至关重要，但现有方法依赖于劳动密集型的像素级标注。模型在不同田地（源域与目标域）间的泛化能力受限于域偏移，如光照、相机设置、土壤成分和作物生长阶段的变化。无监督域适应（UDA）方法虽然可以在没有目标域标签的情况下进行适应，但在处理遮挡和作物与杂草之间的视觉混合时仍面临挑战。为此，本文提出了MaskAdapt，通过多模态上下文学习，将RGB图像与深度数据特征结合，提升分割精度。该方法通过计算深度图的深度梯度，捕捉空间过渡，帮助解决纹理模糊问题，并通过交叉注意机制细化RGB特征表示，从而实现更清晰的边界划分。实验结果表明，MaskAdapt在真实农业数据集上表现优于现有的最先进UDA方法，提升了不同田地条件下的分割均值交并比（mIOU）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决农业领域中作物与杂草的语义分割问题，现有无监督域适应方法在域偏移情况下表现不佳，尤其在遮挡和视觉混合的情况下易导致错误分类。

核心思路：MaskAdapt通过多模态上下文学习，将RGB图像与深度数据相结合，利用深度梯度捕捉空间过渡，增强模型对纹理模糊的识别能力。

技术框架：该方法的整体架构包括RGB图像输入、深度数据处理、深度梯度计算、特征融合和交叉注意机制，最终输出精确的分割结果。

关键创新：MaskAdapt的主要创新在于引入几何感知的掩膜策略，通过水平、垂直和随机掩膜训练，促使模型关注更广泛的空间上下文，从而提高视觉识别的鲁棒性。

关键设计：在模型设计中，采用了交叉注意机制来细化RGB特征表示，并通过深度梯度来增强特征的空间信息，确保模型在不同环境下的适应性。损失函数的设置也经过优化，以提高分割的准确性。

📊 实验亮点

在真实农业数据集上的实验结果显示，MaskAdapt在分割均值交并比（mIOU）上显著优于现有的最先进无监督域适应方法，具体提升幅度达到X%（具体数据未知），证明了其在复杂环境下的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括精准农业、农作物监测和智能农业机器人等。通过提高作物与杂草的分割精度，MaskAdapt可以帮助农民更有效地管理农田，减少化肥和农药的使用，从而实现可持续农业发展。未来，该方法有望扩展到其他领域的图像分割任务。

📄 摘要（原文）

Semantic segmentation of crops and weeds is crucial for site-specific farm management; however, most existing methods depend on labor intensive pixel-level annotations. A further challenge arises when models trained on one field (source domain) fail to generalize to new fields (target domain) due to domain shifts, such as variations in lighting, camera setups, soil composition, and crop growth stages. Unsupervised Domain Adaptation (UDA) addresses this by enabling adaptation without target-domain labels, but current UDA methods struggle with occlusions and visual blending between crops and weeds, leading to misclassifications in real-world conditions. To overcome these limitations, we introduce MaskAdapt, a novel approach that enhances segmentation accuracy through multimodal contextual learning by integrating RGB images with features derived from depth data. By computing depth gradients from depth maps, our method captures spatial transitions that help resolve texture ambiguities. These gradients, through a cross-attention mechanism, refines RGB feature representations, resulting in sharper boundary delineation. In addition, we propose a geometry-aware masking strategy that applies horizontal, vertical, and stochastic masks during training. This encourages the model to focus on the broader spatial context for robust visual recognition. Evaluations on real agricultural datasets demonstrate that MaskAdapt consistently outperforms existing State-of-the-Art (SOTA) UDA methods, achieving improved segmentation mean Intersection over Union (mIOU) across diverse field conditions.