論文の概要: Self-Supervised Learning Across Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12368v2
• Date: Wed, 31 Mar 2021 13:51:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 06:49:19.364759
• Title: Self-Supervised Learning Across Domains
• Title（参考訳）: ドメイン間の自己監督型学習
• Authors: Silvia Bucci, Antonio D'Innocente, Yujun Liao, Fabio Maria Carlucci, Barbara Caputo, Tatiana Tommasi
• Abstract要約: 本稿では,ドメイン間のオブジェクト認識の問題に対して,同様のアプローチを適用することを提案する。 モデルでは,教師付き方式でセマンティックラベルを学習し,同じ画像上の自己教師型信号から学習することで,データに対する理解を深める。 この二次的なタスクは、ネットワークが対象の形状、空間配向や部分相関といった概念を学ぶのに役立ち、分類タスクの正規化として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.86614301708017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human adaptability relies crucially on learning and merging knowledge from both supervised and unsupervised tasks: the parents point out few important concepts, but then the children fill in the gaps on their own. This is particularly effective, because supervised learning can never be exhaustive and thus learning autonomously allows to discover invariances and regularities that help to generalize. In this paper we propose to apply a similar approach to the problem of object recognition across domains: our model learns the semantic labels in a supervised fashion, and broadens its understanding of the data by learning from self-supervised signals on the same images. This secondary task helps the network to focus on object shapes, learning concepts like spatial orientation and part correlation, while acting as a regularizer for the classification task over multiple visual domains. Extensive experiments confirm our intuition and show that our multi-task method combining supervised and self-supervised knowledge shows competitive results with respect to more complex domain generalization and adaptation solutions. It also proves its potential in the novel and challenging predictive and partial domain adaptation scenarios.
• Abstract（参考訳）: 人間の適応性は、監督されたタスクと監督されていないタスクの両方から知識を学習し統合することに依存している。 教師付き学習は決して徹底的ではないため、自律的に学習することで一般化に役立つ不変性や規則性を発見できるため、これは特に効果的である。 本稿では,同様のアプローチをドメイン間のオブジェクト認識の問題に適用する。このモデルでは,意味ラベルを教師ありの方法で学習し,同一画像上の自己教師あり信号から学習することで,データの理解範囲を広げる。 この二次的なタスクは、複数の視覚領域上の分類タスクのレギュレータとして機能しながら、オブジェクトの形状、空間配向や部分相関といった概念を学ぶのに役立つ。 広範な実験により,より複雑な領域一般化と適応ソリューションに関して,教師付き知識と自己教師付き知識を組み合わせたマルチタスク手法が競争的な結果を示すことが示された。 また、新しくて挑戦的な予測と部分的なドメイン適応シナリオでその可能性を証明します。

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