論文の概要: Discovering Spatial Relationships by Transformers for Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10046v1
• Date: Mon, 23 Aug 2021 10:35:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-24 16:03:34.452930
• Title: Discovering Spatial Relationships by Transformers for Domain Generalization
• Title（参考訳）: 領域一般化のためのトランスフォーマによる空間関係の発見
• Authors: Cuicui Kang and Karthik Nandakumar
• Abstract要約: ドメインの一般化は、コンピュータビジョンにおけるAI技術の迅速な開発のおかげで難しい問題である。 ほとんどの高度なアルゴリズムは畳み込みニューラルネット(CNN)に基づくディープアーキテクチャによって提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.106918528575267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the rapid increase in the diversity of image data, the problem of domain generalization has received increased attention recently. While domain generalization is a challenging problem, it has achieved great development thanks to the fast development of AI techniques in computer vision. Most of these advanced algorithms are proposed with deep architectures based on convolution neural nets (CNN). However, though CNNs have a strong ability to find the discriminative features, they do a poor job of modeling the relations between different locations in the image due to the response to CNN filters are mostly local. Since these local and global spatial relationships are characterized to distinguish an object under consideration, they play a critical role in improving the generalization ability against the domain gap. In order to get the object parts relationships to gain better domain generalization, this work proposes to use the self attention model. However, the attention models are proposed for sequence, which are not expert in discriminate feature extraction for 2D images. Considering this, we proposed a hybrid architecture to discover the spatial relationships between these local features, and derive a composite representation that encodes both the discriminative features and their relationships to improve the domain generalization. Evaluation on three well-known benchmarks demonstrates the benefits of modeling relationships between the features of an image using the proposed method and achieves state-of-the-art domain generalization performance. More specifically, the proposed algorithm outperforms the state-of-the-art by $2.2\%$ and $3.4\%$ on PACS and Office-Home databases, respectively.
• Abstract（参考訳）: 画像データの多様性の急激な増大により、領域一般化の問題は近年注目されている。 ドメインの一般化は難しい問題だが、コンピュータビジョンにおけるAI技術の急速な開発のおかげで、大きな発展を遂げている。 これらのアルゴリズムの多くは、畳み込みニューラルネット(CNN)に基づく深いアーキテクチャで提案されている。 しかし、CNNには識別的特徴を見つける能力があるものの、CNNフィルタに対する応答がほとんど局所的であるため、画像内の異なる位置間の関係をモデル化する作業は不十分である。 これらの局所的および大域的空間関係は、検討中の対象を区別するために特徴づけられるため、領域ギャップに対する一般化能力の向上に重要な役割を果たしている。 対象部品の関係をよりよいドメインの一般化にするために、本研究は自己注意モデルの利用を提案する。 しかし,2次元画像の特徴抽出には熟練していないシーケンスに対して,アテンションモデルを提案する。 これを考慮し,これらの局所的特徴の空間的関係を探索するハイブリッドアーキテクチャを提案し,識別的特徴とそれらの関係をエンコードした複合表現を導出し,ドメインの一般化を改善する。 3つのよく知られたベンチマークの評価は、提案手法を用いて画像の特徴間の関係をモデル化することの利点を示し、最先端のドメイン一般化性能を達成する。 より具体的には、提案されたアルゴリズムは、PACSとOffice-Homeデータベースでそれぞれ2.2\%$と3.4\%$で最先端である。

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