論文の概要: AutoAdapt: Automated Segmentation Network Search for Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13227v1
• Date: Thu, 24 Jun 2021 17:59:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 16:22:51.904456
• Title: AutoAdapt: Automated Segmentation Network Search for Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: AutoAdapt: 教師なしドメイン適応のためのセグメンテーションネットワーク検索
• Authors: Xueqing Deng, Yi Zhu, Yuxin Tian, Shawn Newsam
• Abstract要約: 我々は、ドメイン適応のためのアーキテクチャレベルの視点と分析を提供するために、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)を実行する。 本稿では,最大平均誤差と地域重み付きエントロピーを用いて,このギャップを埋めて精度を推定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.793219747021116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural network-based semantic segmentation has achieved remarkable results when large amounts of annotated data are available, that is, in the supervised case. However, such data is expensive to collect and so methods have been developed to adapt models trained on related, often synthetic data for which labels are readily available. Current adaptation approaches do not consider the dependence of the generalization/transferability of these models on network architecture. In this paper, we perform neural architecture search (NAS) to provide architecture-level perspective and analysis for domain adaptation. We identify the optimization gap that exists when searching architectures for unsupervised domain adaptation which makes this NAS problem uniquely difficult. We propose bridging this gap by using maximum mean discrepancy and regional weighted entropy to estimate the accuracy metric. Experimental results on several widely adopted benchmarks show that our proposed AutoAdapt framework indeed discovers architectures that improve the performance of a number of existing adaptation techniques.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに基づくセマンティックセグメンテーションは、大量の注釈付きデータが利用可能である場合、すなわち教師付きケースで顕著な結果を得た。 しかし、そのようなデータは収集にコストがかかるため、関連する、しばしばラベルが容易に利用できる合成データに基づいて訓練されたモデルを適応させる手法が開発されている。 現在の適応アプローチは、これらのモデルの一般化/転送可能性のネットワークアーキテクチャへの依存を考慮していない。 本稿では,ドメイン適応のためのアーキテクチャレベルの視点と分析を提供するニューラルネットワーク探索(NAS)を行う。 教師なし領域適応のためのアーキテクチャを探索する際に存在する最適化ギャップを同定し,NAS問題を一意に困難にする。 本稿では,最大平均誤差と地域重み付きエントロピーを用いて,このギャップを埋めて精度を推定する手法を提案する。 いくつかの広く採用されているベンチマーク実験の結果、提案するAutoAdaptフレームワークは、既存の多くの適応手法の性能を向上させるアーキテクチャを実際に発見できることが示されている。

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