論文の概要: Universal Domain Adaptation through Self Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07953v3
• Date: Tue, 6 Oct 2020 03:30:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 14:02:39.705096
• Title: Universal Domain Adaptation through Self Supervision
• Title（参考訳）: 自己スーパービジョンによるユニバーサルドメイン適応
• Authors: Kuniaki Saito, Donghyun Kim, Stan Sclaroff, Kate Saenko
• Abstract要約: 教師なし領域適応法は、全てのソースカテゴリが対象領域に存在すると仮定する。 本稿では、任意のカテゴリシフトを処理するために、エントロピー最適化(DANCE)によるドメイン適応近傍クラスタリングを提案する。 我々は、DANCEがオープンセット、オープンパーティル、部分的なドメイン適応設定でベースラインより優れていることを示す広範な実験を通して示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.04598763659969
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation methods traditionally assume that all source categories are present in the target domain. In practice, little may be known about the category overlap between the two domains. While some methods address target settings with either partial or open-set categories, they assume that the particular setting is known a priori. We propose a more universally applicable domain adaptation framework that can handle arbitrary category shift, called Domain Adaptative Neighborhood Clustering via Entropy optimization (DANCE). DANCE combines two novel ideas: First, as we cannot fully rely on source categories to learn features discriminative for the target, we propose a novel neighborhood clustering technique to learn the structure of the target domain in a self-supervised way. Second, we use entropy-based feature alignment and rejection to align target features with the source, or reject them as unknown categories based on their entropy. We show through extensive experiments that DANCE outperforms baselines across open-set, open-partial and partial domain adaptation settings. Implementation is available at https://github.com/VisionLearningGroup/DANCE.
• Abstract（参考訳）: 教師なしドメイン適応メソッドは伝統的にすべてのソースカテゴリがターゲットドメインに存在すると仮定する。 実際には、2つのドメイン間のカテゴリの重なりについてはほとんど知られていない。 いくつかのメソッドは、部分的またはオープンセットのカテゴリでターゲット設定を扱うが、特定の設定が優先的であると仮定する。 本稿では,任意のカテゴリシフトを処理可能な,エントロピー最適化(DANCE)によるドメイン適応近傍クラスタリングを提案する。 まず、ターゲットに対して識別可能な特徴を学習するために、ソースカテゴリに完全に依存できないため、自己組織化された方法でターゲットドメインの構造を学習するための新しい近隣クラスタリング手法を提案する。 第2に、エントロピーに基づく機能アライメントと拒否を使用して、ターゲット機能をソースにアライメントするか、あるいはエントロピーに基づいて未知のカテゴリとして拒絶する。 我々は、DANCEがオープンセット、オープンパーティル、部分的なドメイン適応設定でベースラインより優れていることを示す広範な実験を通して示す。 実装はhttps://github.com/VisionLearningGroup/DANCEで確認できる。

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