論文の概要: Category Contrast for Unsupervised Domain Adaptation in Visual Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02885v1
• Date: Sat, 5 Jun 2021 12:51:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 18:08:38.476359
• Title: Category Contrast for Unsupervised Domain Adaptation in Visual Tasks
• Title（参考訳）: 視覚タスクにおける教師なし領域適応のためのカテゴリコントラスト
• Authors: Jiaxing Huang, Dayan Guan, Aoran Xiao, Shijian Lu
• Abstract要約: 本稿では,視覚的 UDA タスクのインスタンス識別に先立って,セマンティックな事前情報を導入した新しいカテゴリコントラスト手法(CaCo)を提案する。 CaCoは既存のUDAメソッドを補完し、半教師付き学習や教師なしモデル適応などの他の学習設定に一般化可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.77436219094282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instance contrast for unsupervised representation learning has achieved great success in recent years. In this work, we explore the idea of instance contrastive learning in unsupervised domain adaptation (UDA) and propose a novel Category Contrast technique (CaCo) that introduces semantic priors on top of instance discrimination for visual UDA tasks. By considering instance contrastive learning as a dictionary look-up operation, we construct a semantics-aware dictionary with samples from both source and target domains where each target sample is assigned a (pseudo) category label based on the category priors of source samples. This allows category contrastive learning (between target queries and the category-level dictionary) for category-discriminative yet domain-invariant feature representations: samples of the same category (from either source or target domain) are pulled closer while those of different categories are pushed apart simultaneously. Extensive UDA experiments in multiple visual tasks ($e.g.$, segmentation, classification and detection) show that the simple implementation of CaCo achieves superior performance as compared with the highly-optimized state-of-the-art methods. Analytically and empirically, the experiments also demonstrate that CaCo is complementary to existing UDA methods and generalizable to other learning setups such as semi-supervised learning, unsupervised model adaptation, etc.
• Abstract（参考訳）: 教師なし表現学習のインスタンスコントラストは近年大きな成功を収めている。 本研究では、教師なしドメイン適応(UDA)におけるインスタンスコントラスト学習の考え方を探求し、視覚的 UDA タスクのインスタンス識別に先立ってセマンティックな先行性を導入する新しいカテゴリコントラスト手法(CaCo)を提案する。 辞書検索操作としてインスタンスのコントラスト学習を考慮し、各対象サンプルにソースサンプルのカテゴリ優先に基づいて(pseudo)カテゴリラベルが割り当てられるソースとターゲットドメインの両方のサンプルを用いた意味認識辞書を構築する。 これにより、カテゴリ識別的かつドメイン不変な特徴表現に対して、カテゴリの対照的な学習(ターゲットクエリとカテゴリレベルの辞書)が可能になる:同じカテゴリ(ソースまたはターゲットドメインから)のサンプルは、異なるカテゴリのサンプルが同時に分割される間に、より深く引き出される。 複数の視覚的タスク(例えば、セグメンテーション、分類、検出)における広範囲なUDA実験は、CaCoの単純な実装は、高度に最適化された最先端の手法と比較して優れた性能を発揮することを示している。 分析的および実証的に、実験はcacoが既存のuda法を補完し、半教師付き学習、教師なしモデル適応など他の学習設定に一般化できることも示している。

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