論文の概要: Progressive Graph Learning for Open-Set Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12087v2
• Date: Tue, 30 Jun 2020 00:44:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 04:26:38.996790
• Title: Progressive Graph Learning for Open-Set Domain Adaptation
• Title（参考訳）: オープンセット領域適応のためのプログレッシブグラフ学習
• Authors: Yadan Luo, Zijian Wang, Zi Huang, Mahsa Baktashmotlagh
• Abstract要約: ドメインシフトは、典型的にはソースとターゲットデータが異なる分布に従うときに発生する視覚認識の基本的な問題である。 本稿では、ターゲットデータにソースデータに存在しない追加のクラスを含むオープンセットドメインシフトのより現実的な問題に取り組む。 本稿では,その基礎となる条件シフトを抑制するために,エピソード学習を伴うグラフニューラルネットワークを統合したエンドツーエンドのプログレッシブグラフ学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.758366879597965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Domain shift is a fundamental problem in visual recognition which typically arises when the source and target data follow different distributions. The existing domain adaptation approaches which tackle this problem work in the closed-set setting with the assumption that the source and the target data share exactly the same classes of objects. In this paper, we tackle a more realistic problem of open-set domain shift where the target data contains additional classes that are not present in the source data. More specifically, we introduce an end-to-end Progressive Graph Learning (PGL) framework where a graph neural network with episodic training is integrated to suppress underlying conditional shift and adversarial learning is adopted to close the gap between the source and target distributions. Compared to the existing open-set adaptation approaches, our approach guarantees to achieve a tighter upper bound of the target error. Extensive experiments on three standard open-set benchmarks evidence that our approach significantly outperforms the state-of-the-arts in open-set domain adaptation.
• Abstract（参考訳）: ドメインシフトは、典型的にはソースとターゲットデータが異なる分布に従うときに発生する視覚認識の基本的な問題である。 この問題に取り組む既存のドメイン適応アプローチは、ソースとターゲットデータが全く同じオブジェクトクラスを共有していると仮定して、クローズドセット設定で機能する。 本稿では、ターゲットデータにソースデータに存在しない追加のクラスを含むオープンセットドメインシフトのより現実的な問題に取り組む。 より具体的には、エピソジックトレーニングを備えたグラフニューラルネットワークを統合して、基礎となる条件シフトを抑えるためのエンドツーエンドのプログレッシブグラフ学習(PGL)フレームワークを導入し、ソースとターゲットの分布間のギャップを埋めるために、対角学習を採用する。 既存のオープンセット適応手法と比較すると,本手法は目標誤差の上限を狭くすることを保証する。 3つの標準オープンセットベンチマークに関する広範囲な実験は、我々のアプローチがオープンセットドメイン適応の最先端を著しく上回っていることを示している。

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