論文の概要: Casting a BAIT for Offline and Online Source-free Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12427v5
• Date: Sat, 10 Jun 2023 05:24:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 03:37:57.571746
• Title: Casting a BAIT for Offline and Online Source-free Domain Adaptation
• Title（参考訳）: オフラインおよびオンラインソースフリードメイン適応のためのBAITのキャスト
• Authors: Shiqi Yang, Yaxing Wang, Joost van de Weijer, Luis Herranz and Shangling Jui
• Abstract要約: 我々は、ソースフリードメイン適応(SFDA)問題に対処し、ターゲットドメインへの適応中にのみソースモデルが利用可能となる。 本稿では,多種多様な分類器に基づくドメイン適応法に着想を得て,第2の分類器を導入する。 ターゲットドメインに適合すると、ソースから追加の分類器が誤って分類された特徴を見つけることが期待される。 本手法は, オープンソースフリードメイン適応設定下において, SFDA法をはるかに上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.161476418834766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address the source-free domain adaptation (SFDA) problem, where only the source model is available during adaptation to the target domain. We consider two settings: the offline setting where all target data can be visited multiple times (epochs) to arrive at a prediction for each target sample, and the online setting where the target data needs to be directly classified upon arrival. Inspired by diverse classifier based domain adaptation methods, in this paper we introduce a second classifier, but with another classifier head fixed. When adapting to the target domain, the additional classifier initialized from source classifier is expected to find misclassified features. Next, when updating the feature extractor, those features will be pushed towards the right side of the source decision boundary, thus achieving source-free domain adaptation. Experimental results show that the proposed method achieves competitive results for offline SFDA on several benchmark datasets compared with existing DA and SFDA methods, and our method surpasses by a large margin other SFDA methods under online source-free domain adaptation setting.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ソースフリードメイン適応(SFDA)問題に対処し、ターゲットドメインへの適応中にのみソースモデルが利用可能となる。 各ターゲットサンプルの予測に到達するために、すべてのターゲットデータを複数回(epochs)訪問可能なオフライン設定と、到着時にターゲットデータを直接分類する必要があるオンライン設定の2つだ。 本稿では,多様な分類器に基づくドメイン適応法に着想を得て,第2の分類器を提案する。 対象ドメインに適応すると、ソース分類器から初期化された追加の分類器が誤分類された特徴を見つけることが期待される。 次に、機能抽出器を更新すると、これらの機能はソース決定境界の右側にプッシュされ、ソース不要のドメイン適応が達成される。 実験の結果,提案手法は,既存のDA法やSFDA法と比較して,いくつかのベンチマークデータセット上で,オフラインSFDAの競合的な結果が得られることがわかった。

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