論文の概要: Relaxed Conditional Image Transfer for Semi-supervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01400v1
• Date: Tue, 5 Jan 2021 08:15:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 11:42:41.203066
• Title: Relaxed Conditional Image Transfer for Semi-supervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 半教師付き領域適応のための条件付き画像伝達
• Authors: Qijun Luo, Zhili Liu, Lanqing Hong, Chongxuan Li, Kuo Yang, Liyuan Wang, Fengwei Zhou, Guilin Li, Zhenguo Li, Jun Zhu
• Abstract要約: Semi-supervised Domain Adapt(SSDA)は、完全にラベル付けされたソースドメインの助けを借りて、部分的にラベル付けされたターゲットドメインのモデルを学ぶことを目的としています。 SSDAのセマンティクスを変更することなく画像を転送するための条件付きGAN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）: 46.928052360814945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised domain adaptation (SSDA), which aims to learn models in a partially labeled target domain with the assistance of the fully labeled source domain, attracts increasing attention in recent years. To explicitly leverage the labeled data in both domains, we naturally introduce a conditional GAN framework to transfer images without changing the semantics in SSDA. However, we identify a label-domination problem in such an approach. In fact, the generator tends to overlook the input source image and only memorizes prototypes of each class, which results in unsatisfactory adaptation performance. To this end, we propose a simple yet effective Relaxed conditional GAN (Relaxed cGAN) framework. Specifically, we feed the image without its label to our generator. In this way, the generator has to infer the semantic information of input data. We formally prove that its equilibrium is desirable and empirically validate its practical convergence and effectiveness in image transfer. Additionally, we propose several techniques to make use of unlabeled data in the target domain, enhancing the model in SSDA settings. We validate our method on the well-adopted datasets: Digits, DomainNet, and Office-Home. We achieve state-of-the-art performance on DomainNet, Office-Home and most digit benchmarks in low-resource and high-resource settings.
• Abstract（参考訳）: 完全にラベル付けされたソースドメインの助けを借りて、部分的にラベル付けされたターゲットドメインでモデルを学習することを目的とした半教師付きドメイン適応(SSDA)が近年注目を集めている。 両領域のラベル付きデータを明示的に活用するために,SSDAのセマンティクスを変更することなく画像の転送を行う条件付きGANフレームワークを自然に導入する。 しかし,このようなアプローチではラベル支配問題を特定する。 実際、ジェネレータは入力元画像を見落とし、各クラスのプロトタイプのみを記憶する傾向があるため、不満足な適応性能が得られる。 この目的のために, 単純だが効果的なRelaxed Conditional GAN (Relaxed cGAN) フレームワークを提案する。 具体的には、イメージをジェネレータにラベルを付けずに供給します。 このようにして、ジェネレータは入力データの意味情報を推測する必要がある。 我々は,その平衡が望ましいことを正式に証明し,その実用的収束と画像転送の有効性を実証的に検証する。 さらに,対象領域のラベルなしデータを利用するためのいくつかの手法を提案し,SSDA設定におけるモデルを強化する。 私たちは、Digits、DomainNet、Office-Homeといったよく認識されたデータセットでメソッドを検証する。 DomainNet、Office-Home、およびほとんどの桁のベンチマークにおいて、低リソースおよび高リソース設定で最先端のパフォーマンスを達成する。

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