論文の概要: Open Domain Generalization with Domain-Augmented Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03620v1
• Date: Thu, 8 Apr 2021 09:12:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 22:22:46.327985
• Title: Open Domain Generalization with Domain-Augmented Meta-Learning
• Title（参考訳）: ドメイン拡張メタラーニングによるオープンドメインの一般化
• Authors: Yang Shu, Zhangjie Cao, Chenyu Wang, Jianmin Wang, Mingsheng Long
• Abstract要約: オープンドメイン一般化(OpenDG)の新しい実践的問題について研究する。 本稿では,オープンドメイン一般化表現を学ぶためのメタ学習フレームワークを提案する。 種々のマルチドメインデータセットの実験結果から、提案したドメイン拡張メタラーニング(DAML)が、未確認ドメイン認識の先行手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.59952915761141
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Leveraging datasets available to learn a model with high generalization ability to unseen domains is important for computer vision, especially when the unseen domain's annotated data are unavailable. We study a novel and practical problem of Open Domain Generalization (OpenDG), which learns from different source domains to achieve high performance on an unknown target domain, where the distributions and label sets of each individual source domain and the target domain can be different. The problem can be generally applied to diverse source domains and widely applicable to real-world applications. We propose a Domain-Augmented Meta-Learning framework to learn open-domain generalizable representations. We augment domains on both feature-level by a new Dirichlet mixup and label-level by distilled soft-labeling, which complements each domain with missing classes and other domain knowledge. We conduct meta-learning over domains by designing new meta-learning tasks and losses to preserve domain unique knowledge and generalize knowledge across domains simultaneously. Experiment results on various multi-domain datasets demonstrate that the proposed Domain-Augmented Meta-Learning (DAML) outperforms prior methods for unseen domain recognition.
• Abstract（参考訳）: 一般化能力の高いモデルを学ぶために利用可能なデータセットを活用することは、コンピュータビジョンにとって重要であり、特に未確認領域の注釈付きデータが利用できない場合である。 個別のソースドメインと対象ドメインの分布とラベル集合が異なる未知のターゲットドメインにおいて、異なるソースドメインから学び高いパフォーマンスを達成するオープンドメイン一般化(opendg)の新規かつ実用的な問題について検討する。 この問題は様々なソースドメインに適用でき、現実世界のアプリケーションにも広く適用できる。 オープンドメインの一般化表現を学習するためのドメイン拡張メタラーニングフレームワークを提案する。 新しいディリクレ混合とラベルレベルを蒸留ソフトラベルで拡張し、各ドメインを欠落クラスやその他のドメイン知識で補完する。 新しいメタ学習タスクと損失を設計してドメイン上のメタ学習を行い、ドメイン固有の知識を保持し、同時にドメイン間の知識を一般化する。 種々のマルチドメインデータセットの実験結果から、提案したドメイン拡張メタラーニング(DAML)が、未確認ドメイン認識の先行手法より優れていることが示された。

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