論文の概要: Bi-Directional Generation for Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04869v1
• Date: Wed, 12 Feb 2020 09:45:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 20:14:11.062855
• Title: Bi-Directional Generation for Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 教師なしドメイン適応のための双方向生成
• Authors: Guanglei Yang, Haifeng Xia, Mingli Ding, Zhengming Ding
• Abstract要約: 教師なしのドメイン適応は、確立されたソースドメイン情報に依存するラベルなしのターゲットドメインを促進する。 従来の手法では、潜在空間におけるドメインの不一致を強制的に低減することで、本質的なデータ構造が破壊される。 本稿では、2つの中間領域をブリッジソースとターゲットドメインに補間する一貫した分類器を用いた双方向生成ドメイン適応モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.73001005378002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation facilitates the unlabeled target domain relying on well-established source domain information. The conventional methods forcefully reducing the domain discrepancy in the latent space will result in the destruction of intrinsic data structure. To balance the mitigation of domain gap and the preservation of the inherent structure, we propose a Bi-Directional Generation domain adaptation model with consistent classifiers interpolating two intermediate domains to bridge source and target domains. Specifically, two cross-domain generators are employed to synthesize one domain conditioned on the other. The performance of our proposed method can be further enhanced by the consistent classifiers and the cross-domain alignment constraints. We also design two classifiers which are jointly optimized to maximize the consistency on target sample prediction. Extensive experiments verify that our proposed model outperforms the state-of-the-art on standard cross domain visual benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 教師なしのドメイン適応は、確立されたソースドメイン情報に依存するラベルなしのターゲットドメインを促進する。 潜在空間におけるドメインの不一致を強制的に減少させる従来の手法は、本質的なデータ構造を破壊することになる。 ドメイン間隙の緩和と固有構造の保存を両立させるため、2つの中間ドメインをブリッジソースとターゲットドメインに補間する一貫した分類器を持つ双方向生成ドメイン適応モデルを提案する。 具体的には、2つのクロスドメインジェネレータを使用して、一方のドメインを他方の条件で合成する。 提案手法の性能は,一貫性のある分類器とクロスドメインアライメント制約によってさらに向上することができる。 また,ターゲットサンプル予測の一貫性を最大化するために,共同で最適化した2つの分類器を設計した。 広範な実験により,提案モデルが標準クロスドメインビジュアルベンチマークの最先端を上回っていることを確認した。

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