論文の概要: ConDA: Continual Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11056v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 23:20:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:36:59.289503
• Title: ConDA: Continual Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ConDA: 継続的に教師なしのドメイン適応
• Authors: Abu Md Niamul Taufique, Chowdhury Sadman Jahan, Andreas Savakis
• Abstract要約: ドメイン適応(DA)技術は、トレーニングに使用されるソースドメインとテストが行われるターゲットドメインの間のドメインシフトを克服するために重要です。 現在のDAメソッドは、適応中にターゲットドメイン全体が利用可能であると仮定しています。 本稿では、より現実的なシナリオを検討し、より小さなバッチでターゲットデータが利用可能になり、ターゲットドメイン全体への適応は実現不可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain Adaptation (DA) techniques are important for overcoming the domain shift between the source domain used for training and the target domain where testing takes place. However, current DA methods assume that the entire target domain is available during adaptation, which may not hold in practice. This paper considers a more realistic scenario, where target data become available in smaller batches and adaptation on the entire target domain is not feasible. In our work, we introduce a new, data-constrained DA paradigm where unlabeled target samples are received in batches and adaptation is performed continually. We propose a novel source-free method for continual unsupervised domain adaptation that utilizes a buffer for selective replay of previously seen samples. In our continual DA framework, we selectively mix samples from incoming batches with data stored in a buffer using buffer management strategies and use the combination to incrementally update our model. We evaluate the classification performance of the continual DA approach with state-of-the-art DA methods based on the entire target domain. Our results on three popular DA datasets demonstrate that our method outperforms many existing state-of-the-art DA methods with access to the entire target domain during adaptation.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応(DA)技術は、トレーニングに使用されるソースドメインとテストが行われるターゲットドメインの間のドメインシフトを克服するために重要である。 しかし、現在のDAメソッドは、ターゲットドメイン全体が適応中に利用可能であると仮定している。 本稿では、より小さなバッチでターゲットデータが利用可能になり、ターゲットドメイン全体の適応が実現不可能となる、より現実的なシナリオについて考察する。 本研究では,未ラベルのターゲットサンプルをバッチで受信し,継続的な適応を行う,新しいデータ制約型DAパラダイムを提案する。 そこで本研究では,バッファを用いた非教師なし領域適応のための新しいソースフリー手法を提案する。 連続的なDAフレームワークでは、バッファ管理戦略を用いてバッファに格納されたデータと入ってくるバッチからサンプルを選択的に混合し、この組み合わせを使ってモデルを漸進的に更新する。 対象領域全体に基づいた最先端DA手法を用いて,連続DA手法の分類性能を評価する。 提案手法は,適応中に対象領域全体にアクセスすることで,既存のDA手法よりも優れていることを示す。

関連論文リスト

• Stratified Domain Adaptation: A Progressive Self-Training Approach for Scene Text Recognition [1.2878987353423252]
  シーンテキスト認識(STR)において、教師なしドメイン適応(UDA)がますます普及している。 本稿では,StrDA(Stratified Domain Adaptation)アプローチを導入し,学習プロセスにおける領域ギャップの段階的エスカレーションについて検討する。 本稿では,データサンプルの分布外および領域判別レベルを推定するために,領域判別器を用いる新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T16:40:48Z)
• SIDE: Self-supervised Intermediate Domain Exploration for Source-free Domain Adaptation [36.470026809824674]
  ドメイン適応は、ソースドメインからターゲットドメインに学習した知識を転送する際に、ドメインシフトを軽減することを目的としています。 プライバシの問題により、ソースフリードメイン適応(SFDA)は、最近非常に要求される一方で難しいものになっている。 本稿では、ドメインギャップを効果的に中間ドメインにブリッジする自己教師付き中間ドメイン探索(SIDE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T07:50:37Z)
• Transcending Domains through Text-to-Image Diffusion: A Source-Free Approach to Domain Adaptation [6.649910168731417]
  ドメイン適応(ドメイン適応、Domain Adaptation、DA)は、アノテートデータが不十分なターゲットドメインにおけるモデルの性能を高める方法である。 本研究では,対象領域のサンプルに基づいてトレーニングしたテキスト・ツー・イメージ拡散モデルを用いて,ソースデータを生成する新しいSFDAフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T23:38:17Z)
• Open-Set Domain Adaptation with Visual-Language Foundation Models [51.49854335102149]
  非教師なしドメイン適応(UDA)は、ソースドメインからラベルのないデータを持つターゲットドメインへの知識の転送に非常に効果的であることが証明されている。 オープンセットドメイン適応(ODA)は、トレーニングフェーズ中にこれらのクラスを識別する潜在的なソリューションとして登場した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-30T11:38:46Z)
• Source-Free Domain Adaptation via Distribution Estimation [106.48277721860036]
  ドメイン適応は、ラベル付きソースドメインから学んだ知識を、データ分散が異なるラベル付きターゲットドメインに転送することを目的としています。 近年,ソースフリードメイン適応 (Source-Free Domain Adaptation, SFDA) が注目されている。 本研究では,SFDA-DEと呼ばれる新しいフレームワークを提案し,ソース分布推定によるSFDAタスクに対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-24T12:22:19Z)
• Instance Level Affinity-Based Transfer for Unsupervised Domain Adaptation [74.71931918541748]
  ILA-DAと呼ばれる適応中のソースからターゲットへの転送に対するインスタンス親和性に基づく基準を提案する。 まず、ソースとターゲットをまたいだ類似および異種サンプルを抽出し、マルチサンプルのコントラスト損失を利用してドメインアライメントプロセスを駆動する信頼性が高く効率的な手法を提案する。 ILA-DAの有効性は、様々なベンチマークデータセットに対する一般的なドメイン適応手法よりも精度が一貫した改善を観察することによって検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-03T01:33:14Z)
• Inferring Latent Domains for Unsupervised Deep Domain Adaptation [54.963823285456925]
  Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、ラベル付きデータが利用できないターゲットドメインでモデルを学習する問題を指す。 本稿では,視覚データセット中の潜在ドメインを自動的に発見することにより,udaの問題に対処する新しい深層アーキテクチャを提案する。 提案手法を公開ベンチマークで評価し,最先端のドメイン適応手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T14:33:33Z)
• Self-Domain Adaptation for Face Anti-Spoofing [31.441928816043536]
  推論時にラベルのないテストドメインデータを利用するための自己ドメイン適応フレームワークを提案する。 トレーニングステップで複数のソースドメインのデータを用いて,メタラーニングに基づく適応学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T08:46:39Z)
• Casting a BAIT for Offline and Online Source-free Domain Adaptation [51.161476418834766]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-23T14:18:42Z)
• Universal Source-Free Domain Adaptation [57.37520645827318]
  ドメイン適応のための新しい2段階学習プロセスを提案する。 Procurementの段階では、今後のカテゴリギャップやドメインシフトに関する事前知識を前提とせず、将来的なソースフリーデプロイメントのためのモデルの提供を目標としています。 Deploymentの段階では、幅広いカテゴリギャップをまたいで動作可能な統一適応アルゴリズムを設計することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-09T07:26:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。