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\title{To Adapt or Not to Adapt? Real-Time Adaptation for Semantic Segmentation}

%%%%%%%%% ABSTRACT
\begin{abstract}
 Online Domain Adaptation for semantic segmentation aims at facing continuous domain changes that occur in unpredictable ways during deployment, such as sudden weather events.
 However, the computational costs to sustain brute-force adaptation makes this paradigm far from being ready for real-world applications.
 In this paper we propose HAMLET, a Hardware-Aware Modular Least Expensive Training framework for real-time domain adaptation.
 Thanks to a clever usage of partial back-propagation, a dedicated domain-shift detector and a smart policy to identify whether or not it is worth performing adaptation, our method is able to run semantic segmentation while simultaneously adapting the model at over 29FPS on a single consumer-grade GPU.
 Experimental results on OnDA and SHIFT benchmarks demonstrate the encouraging trade-off between accuracy and speed achieved by our framework.
\end{abstract}

%%%%%%%%% BODY TEXT
\section{Introduction}
\label{sec:intro}

% STARTING FROM ONDA AND REPHRASING 
Semantic segmentation aims at classifying an image at a pixel level, based on local and global context, to enable a higher level of understanding of the depicted scene.
In recent years, deep learning has become the dominant paradigm to tackle this task effectively employing CNNs~\cite{chen2017deeplab,yuan2021segmentation,chen2020naive} or, more recently, transformers~\cite{xie2021segformer}, at the expense of requiring large quantities of annotated images for training.
Specifically, annotating images for this task requires per-pixel labeling, which is an expensive and time-consuming task, severely limiting the availability of training data.
\begin{figure}
 \centering
 \includegraphics[trim=0cm 1cm 0cm 1cm, clip, width=0.4\textwidth]{images/cover\_radar.pdf}
 \vspace{-0.3cm}
 \caption{\textbf{Online adaptation methods on the Increasing Storm.} We plot mIoUs achieved on single domains. Colors from colder to warmer encode slower to faster methods.}
 \vspace{-0.5cm}
 \label{fig:radar}
\end{figure}

% CLASSIC UDA SYNTH-TO-REAL, THEN ONLINE UDA
The use of simulations and graphics engines~\cite{gta} to generate annotated images enabled a marked decrease in the time and cost necessary to gather labeled data thanks to the availability of the ground truth.
However, despite the increasing quality of data realism~\cite{thomas\_pandikow\_kim\_stanley\_grieve\_2021}, there is a substantial difference between simulated data generated by graphics engines and real-world images, such that leveraging these data for real-world applications requires adapting over a significant domain shift.
The promise of unlocking this cheap and plentiful source of training data has provided a major impulse behind the development of a large body of work on Unsupervised Domain Adaptation (UDA) techniques~\cite{cyclegan,dcan,cycada,ganin,fada}, consisting of training semantic segmentation networks on labeled synthetic frames -- the \textit{source} domain -- and then adapting the network to operate on real images, representing the \textit{target} domain, without requiring human annotation.
However, the synthetic-to-real shift represents only one of many possible domain transitions; specifically when dealing with real-world deployment, domain shifts can generate from various causes, from different camera placements, to different lighting, weather conditions, urban scenario, or any possible combination of the above.
Because of the combinatorial nature of the problem, it is simply impossible to evenly represent all possible deployment domains in a dataset. This \textit{curse of dimensionality} prevents having generalized robust perfomances~\cite{Panagiotakopoulos\_ECCV\_2022,shift}.
However, the recent advent of \textit{online} domain adaptation~\cite{Panagiotakopoulos\_ECCV\_2022} potentially allows us to %seamlessly 
face continuous and unpredictable domain shifts at deployment time, without requiring data associated with such domain shifts beforehand.
Nonetheless, despite its potential, several severe limitations still hamper the online adaptation paradigm.
In particular, continuously performing back-propagation on a frame-by-frame schedule~\cite{Panagiotakopoulos\_ECCV\_2022} incurs a high computational cost, which negatively affects the performance of the network, dropping its overall framerate to accommodate the need for continuous adaptation.
Different factors play a role in this: first, the severity of this overhead is proportional to the complexity of the network itself -- the larger the number of parameters, the heavier the adaptation process becomes; second, we argue that frame-by-frame optimization is an excessive process for the adaptation itself -- not only the network might need much fewer optimization steps to effectively counter domain shifts, but also such an intense adaptation definitely increases the likelihood of the occurrence of catastrophic forgetting over previous domains~\cite{kirkpatrick\_overcomming\_2016, shift}.
In summary, a practical solution for semantic segmentation, capable of adapting online in real environments and applications, still appears as a far vision.

In this paper, we propose a novel framework aimed at overcoming these issues and thus allowing for real-time, online domain adaptation: 
\begin{itemize}
 \item We address the problem of online training by designing an automatic lightweight mechanism capable to drastically reduce back-propagation complexity. We exploit the model modularity to automatically choose to train the network subset which gives the highest improvement for the allocated optimisation time. This allows to reduce back-propagation FLOPS by 35\% with minimal accuracy trade-off.
 \item In orthogonal fashion to the previous contribution, we introduce a lightweight domain detector. This allows us to design principled strategies to activate training only when it really matters as well setting hyperparameters to maximize adaptation speed. Overall, these strategies allow us to run over 5 times faster losing less than 2.6\% in mIoU.
 \item We evaluate our method on multiple online domain adaptation benchmarks both fully synthetic~\cite{shift} and semi-synthetic CityScapes domain sequences~\cite{Panagiotakopoulos\_ECCV\_2022}, showing superior accuracy and speed compared to other test-time adaptation strategies.
\end{itemize}

Fig. \hyperref[fig:teaser]{1} shows qualitatively how HAMLET achieves superior adaptation performance while running at 29 FPS, whereas slower methods such as CoTTA dramatically drop their effectiveness if forced to keep up the same framerate -- i.e., by adapting once every 50 frames. Fig. \ref{fig:radar} gives a sneak peek of results on the Increasing Storm benchmark \cite{Panagiotakopoulos\_ECCV\_2022}: HAMLET shows a favorable accuracy-speed trade-off.
다음 CVPR 제출물에 대한 학술적 검토를 진행합니다.다음 형식으로 리뷰를 구성합니다:- 짧은 요약- 강점- 약점- 오타- 점수(1~10점)- 자신감 (1-10)\title{적응할 것인가, 적응하지 않을 것인가? 시맨틱 세분화를 위한 실시간 적응}}%%%%%%%%% ABSTRACT\BEGIN{abstract} 시맨틱 세분화를 위한 온라인 도메인 적응은 배포 중에 갑작스러운 기상 이변과 같이 예측할 수 없는 방식으로 발생하는 지속적인 도메인 변경에 대응하는 것을 목표로 합니다. 그러나 무차별 대입 적응을 유지하기 위한 계산 비용으로 인해 이 패러다임은 실제 애플리케이션에 적용하기에는 아직 준비가 덜 되었습니다. 이 백서에서는 실시간 도메인 적응을 위한 하드웨어 인식 모듈식 최소비용 훈련 프레임워크인 HAMLET을 제안합니다. 부분 역전파, 전용 도메인 시프트 검출기, 적응을 수행할 가치가 있는지 여부를 식별하는 스마트 정책의 영리한 사용 덕분에 우리의 방법은 단일 소비자용 GPU에서 29FPS 이상으로 모델을 적응시키면서 동시에 의미론적 분할을 실행할 수 있습니다. OnDA 및 SHIFT 벤치마크에 대한 실험 결과는 프레임워크가 달성한 정확도와 속도 사이의 고무적인 절충점을 보여줍니다.\end{abstract}%%%%%%%%% 본문\section{소개}\label{sec:intro}온다에서 시작하여 문구 바꾸기 시맨틱 분할은 로컬 및 글로벌 컨텍스트에 따라 픽셀 수준에서 이미지를 분류하여 묘사된 장면을 더 높은 수준으로 이해할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.최근 몇 년 동안 이 작업을 효과적으로 처리하기 위해 딥 러닝이 지배적인 패러다임이 되었으며, CNN~\cite{chen2017deeplab,yuan2021segmentation,chen2020naive} 또는 최근에는 트랜스포머~\cite{xie2021segformer}를 사용하여 학습을 위해 대량의 주석이 달린 이미지가 필요하다는 단점이 있지만 이 작업을 효과적으로 처리할 수 있습니다.특히 이 작업을 위해 이미지에 주석을 달려면 픽셀 단위의 라벨링이 필요한데, 이는 비용과 시간이 많이 소요되는 작업으로 훈련 데이터의 가용성을 심각하게 제한합니다.\시작{그림} \centering \포함그래픽[트림=0cm 1cm 0cm 1cm, 클립, 너비=0.4\텍스트폭]{이미지/표지\_radar.pdf} \vspace{-0.3cm} \캡션{\textbf{증가하는 폭풍에 대한 온라인 적응 방법.} 단일 도메인에서 달성한 mIoU를 플롯합니다. 차가운 색에서 따뜻한 색으로 갈수록 느린 방법에서 빠른 방법으로 인코딩됩니다.} \vspace{-0.5cm} \label{fig:radar}\end{figure}클래식 UDA 신디사이저-실제, 그다음 온라인 UDA주석이 달린 이미지를 생성하기 위해 시뮬레이션과 그래픽 엔진~\cite{gta}을 사용하면 실측 데이터를 사용할 수 있기 때문에 레이블이 지정된 데이터를 수집하는 데 필요한 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.그러나 데이터의 사실성이 향상되고 있음에도 불구하고~\cite{thomas\_pandikow\_kim\_stanley\_grieve\_2021}, 그래픽 엔진에서 생성된 시뮬레이션 데이터와 실제 이미지 사이에는 상당한 차이가 있어 이러한 데이터를 실제 애플리케이션에 활용하려면 상당한 영역 전환을 통해 적응해야 합니다.이처럼 저렴하고 풍부한 학습 데이터 소스를 확보할 수 있다는 가능성은 비지도 도메인 적응(UDA) 기법에 대한 대규모 연구 개발의 원동력이 되었습니다. 비지도 도메인 적응(UDA)은 레이블이 지정된 합성 프레임(\textit{source} 도메인)에 대해 의미 분할 네트워크를 학습한 다음, 사람의 주석 없이 \textit{target} 도메인을 나타내는 실제 이미지에서 작동하도록 네트워크를 조정하는 것으로 구성됩니다.그러나 합성에서 실제로의 전환은 여러 가지 가능한 도메인 전환 중 하나에 불과하며, 특히 실제 배포 시에는 카메라 배치, 조명, 날씨 조건, 도시 시나리오 또는 위의 모든 가능한 조합 등 다양한 원인으로 인해 도메인 전환이 발생할 수 있습니다.문제의 조합적 특성으로 인해 데이터 세트에서 가능한 모든 배포 도메인을 균등하게 표현하는 것은 불가능합니다. 이러한 \textit{차원성의 저주}는 일반화된 강력한 성능을 갖지 못하게 합니다~\cite{Panagiotakopoulos\_ECCV\_2022,shift}.그러나 최근 등장한 \textit{온라인} 도메인 적응은 잠재적으로 우리가 예측 불가능한 연속적인 도메인에 배포 시점에 지속적이고 예측할 수 없는 도메인 변화에 직면할 수 있으며, 이러한 도메인 변화와 관련된 데이터를 미리 확보할 필요가 없습니다.하지만 이러한 잠재력에도 불구하고 몇 가지 심각한 제약이 여전히 온라인 적응 패러다임을 방해하고 있습니다.특히, 프레임 단위로 역전파를 지속적으로 수행하면~\cite{Panagiotakopoulos\_ECCV\_2022} 높은 계산 비용이 발생하여 네트워크 성능에 부정적인 영향을 미치고, 지속적인 적응의 필요성을 수용하기 위해 전체 프레임 속도가 떨어집니다.여기에는 여러 가지 요인이 작용합니다. 첫째, 이러한 오버헤드의 심각성은 네트워크 자체의 복잡성에 비례합니다. 즉, 매개변수의 수가 많을수록 적응 프로세스가 무거워지고, 둘째, 프레임 단위 최적화는 적응 자체에 과도한 프로세스라고 주장합니다. 