論文の概要: Towards Novel Target Discovery Through Open-Set Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02432v1
• Date: Thu, 6 May 2021 04:22:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 13:26:16.048179
• Title: Towards Novel Target Discovery Through Open-Set Domain Adaptation
• Title（参考訳）: オープンセットドメイン適応による新しいターゲット発見に向けて
• Authors: Taotao Jing, Hong Liu, Zhengming Ding
• Abstract要約: オープンソースドメイン適応(OSDA)は、ターゲットドメインが外部のソースドメインでは観察できない新しいカテゴリのサンプルを含むと考えている。 対象領域に見られるカテゴリを正確に識別し,未知のカテゴリのセマンティクス特性を効果的に回復するための新しい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）: 73.81537683043206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open-set domain adaptation (OSDA) considers that the target domain contains samples from novel categories unobserved in external source domain. Unfortunately, existing OSDA methods always ignore the demand for the information of unseen categories and simply recognize them as "unknown" set without further explanation. This motivates us to understand the unknown categories more specifically by exploring the underlying structures and recovering their interpretable semantic attributes. In this paper, we propose a novel framework to accurately identify the seen categories in target domain, and effectively recover the semantic attributes for unseen categories. Specifically, structure preserving partial alignment is developed to recognize the seen categories through domain-invariant feature learning. Attribute propagation over visual graph is designed to smoothly transit attributes from seen to unseen categories via visual-semantic mapping. Moreover, two new cross-main benchmarks are constructed to evaluate the proposed framework in the novel and practical challenge. Experimental results on open-set recognition and semantic recovery demonstrate the superiority of the proposed method over other compared baselines.
• Abstract（参考訳）: オープンセットドメイン適応(OSDA)は、対象ドメインが外部ソースドメインで観測されていない新しいカテゴリのサンプルを含んでいると考えている。 残念ながら、既存のOSDAメソッドは、目に見えないカテゴリの情報に対する要求を常に無視し、詳細を説明せずに単に「未知の」集合として認識する。 これにより、基盤となる構造を探索し、解釈可能なセマンティック属性を回復することで、未知のカテゴリをより具体的に理解する動機付けとなります。 本稿では,対象領域で見られるカテゴリを正確に識別し,未知のカテゴリのセマンティック属性を効果的に回収するフレームワークを提案する。 具体的には, 部分的アライメントを保持する構造を開発し, 出現するカテゴリをドメイン不変特徴学習によって認識する。 視覚的グラフ上の属性伝播は、視覚的な意味マッピングを通じて、目に見えるカテゴリから見えないカテゴリへ属性をスムーズに転送するように設計されている。 さらに,提案手法を評価するために,新たな2つのクロスメインベンチマークを構築した。 オープンセット認識とセマンティックリカバリの実験結果は,提案手法が他の比較ベースラインよりも優れていることを示す。

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