論文の概要: On the Effectiveness of Image Rotation for Open Set Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12360v1
• Date: Fri, 24 Jul 2020 05:54:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 06:50:02.010922
• Title: On the Effectiveness of Image Rotation for Open Set Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 開集合領域適応における画像回転の有効性について
• Authors: Silvia Bucci, Mohammad Reza Loghmani, Tatiana Tommasi
• Abstract要約: Open Set Domain Adaptation (OSDA)は、ラベル付きソースドメインとラベルなしターゲットドメインの間のドメインギャップを埋める。 本稿では,回転認識の自己教師型タスクを用いて,これらの問題に対処する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.907108368038216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open Set Domain Adaptation (OSDA) bridges the domain gap between a labeled source domain and an unlabeled target domain, while also rejecting target classes that are not present in the source. To avoid negative transfer, OSDA can be tackled by first separating the known/unknown target samples and then aligning known target samples with the source data. We propose a novel method to addresses both these problems using the self-supervised task of rotation recognition. Moreover, we assess the performance with a new open set metric that properly balances the contribution of recognizing the known classes and rejecting the unknown samples. Comparative experiments with existing OSDA methods on the standard Office-31 and Office-Home benchmarks show that: (i) our method outperforms its competitors, (ii) reproducibility for this field is a crucial issue to tackle, (iii) our metric provides a reliable tool to allow fair open set evaluation.
• Abstract（参考訳）: Open Set Domain Adaptation (OSDA)は、ラベル付きソースドメインとラベルなしターゲットドメインの間のドメインギャップを埋めると同時に、ソースに存在しないターゲットクラスも拒否する。 負の転送を避けるために、osdaはまず既知の/未知のターゲットサンプルを分離し、次に既知のターゲットサンプルをソースデータにアライメントすることで対処できる。 回転認識の自己教師型タスクを用いて,これらの問題に対処する新しい手法を提案する。 さらに、既知のクラスを認識し、未知のサンプルを拒否する貢献を適切にバランスさせる新しいオープンセットメトリックを用いてパフォーマンスを評価する。 Office-31とOffice-Homeベンチマークの既存のOSDAメソッドとの比較実験は、次のように示している。 (i)我々の手法は競合他社よりも優れています。 (ii)この分野の再現性は、取り組む上で重要な問題である。 (iii)我々の計量は、公正な開集合評価を可能にする信頼できるツールを提供する。

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