論文の概要: Source-free Domain Adaptation via Avatar Prototype Generation and Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15326v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 08:30:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-04 19:42:08.248701
• Title: Source-free Domain Adaptation via Avatar Prototype Generation and Adaptation
• Title（参考訳）: アバタープロトタイプ生成と適応によるソースフリードメイン適応
• Authors: Zhen Qiu, Yifan Zhang, Hongbin Lin, Shuaicheng Niu, Yanxia Liu, Qing Du, Mingkui Tan
• Abstract要約: データプライバシの問題により、ソースドメインデータにアクセスできない、実用的なドメイン適応タスクについて検討する。 ソースデータとターゲットドメインラベルの欠如は、モデル適応を非常に困難にします。 本稿では,ソースモデルに隠れた知識を活用するために,CPGA法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.45208248728318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a practical domain adaptation task, called source-free unsupervised domain adaptation (UDA) problem, in which we cannot access source domain data due to data privacy issues but only a pre-trained source model and unlabeled target data are available. This task, however, is very difficult due to one key challenge: the lack of source data and target domain labels makes model adaptation very challenging. To address this, we propose to mine the hidden knowledge in the source model and exploit it to generate source avatar prototypes (i.e., representative features for each source class) as well as target pseudo labels for domain alignment. To this end, we propose a Contrastive Prototype Generation and Adaptation (CPGA) method. Specifically, CPGA consists of two stages: (1) prototype generation: by exploring the classification boundary information of the source model, we train a prototype generator to generate avatar prototypes via contrastive learning. (2) prototype adaptation: based on the generated source prototypes and target pseudo labels, we develop a new robust contrastive prototype adaptation strategy to align each pseudo-labeled target data to the corresponding source prototypes. Extensive experiments on three UDA benchmark datasets demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: データプライバシの問題によりソースドメインデータにアクセスできないが、事前トレーニング済みのソースモデルとラベルなしのターゲットデータのみを利用可能とする、source-free unsupervised domain adaptation(uda)問題と呼ばれる実用的なドメイン適応タスクについて検討する。 ソースデータとターゲットドメインラベルの欠如は、モデル適応を非常に困難にします。 そこで我々は、ソースモデルに隠された知識をマイニングし、それを利用して、ソースアバターのプロトタイプ(すなわち、ソースクラスの代表的特徴)とドメインアライメントのための擬似ラベルを生成することを提案する。 そこで本研究では,CPGA(Contrastive Prototype Generation and Adaptation)法を提案する。 具体的には,(1)プロトタイプ生成:ソースモデルの分類境界情報を探索することにより,コントラスト学習によりプロトタイプ生成器を訓練し,アバタープロトタイプを生成する。 2) プロトタイプ適応: 生成したソースプロトタイプと擬似ラベルに基づいて, それぞれの擬似ラベル付きターゲットデータを対応するソースプロトタイプに整合させる, 頑健なコントラスト型プロトタイプ適応戦略を開発する。 3つのUDAベンチマークデータセットに対する大規模な実験により,提案手法の有効性と優位性を示した。

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