論文の概要: Adversarially Trained Object Detector for Unsupervised Domain Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05751v1
- Date: Mon, 13 Sep 2021 07:21:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-14 16:13:03.707505
- Title: Adversarially Trained Object Detector for Unsupervised Domain Adaptation
- Title（参考訳）: 教師なしドメイン適応のための逆学習対象検出器
- Authors: Kazuma Fujii, Hiroshi Kera, Kazuhiko Kawamoto
- Abstract要約: 我々は、教師なし領域適応のための新しいアプローチとして、ソース領域における敵の訓練を適用できることを実証する。
そこで本稿では,頑健な特徴と目標領域とのアライメントを改善するために,対角的トレーニングと特徴アライメントを組み合わせた手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9631159466100305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unsupervised domain adaptation, which involves transferring knowledge from a
label-rich source domain to an unlabeled target domain, can be used to
substantially reduce annotation costs in the field of object detection. In this
study, we demonstrate that adversarial training in the source domain can be
employed as a new approach for unsupervised domain adaptation. Specifically, we
establish that adversarially trained detectors achieve improved detection
performance in target domains that are significantly shifted from source
domains. This phenomenon is attributed to the fact that adversarially trained
detectors can be used to extract robust features that are in alignment with
human perception and worth transferring across domains while discarding
domain-specific non-robust features. In addition, we propose a method that
combines adversarial training and feature alignment to ensure the improved
alignment of robust features with the target domain. We conduct experiments on
four benchmark datasets and confirm the effectiveness of our proposed approach
on large domain shifts from real to artistic images. Compared to the baseline
models, the adversarially trained detectors improve the mean average precision
by up to 7.7\%, and further by up to 11.8\% when feature alignments are
incorporated.
- Abstract（参考訳）: ラベル豊富なソースドメインからラベルのないターゲットドメインへの知識の転送を含む教師なしドメイン適応は、オブジェクト検出の分野におけるアノテーションコストを実質的に削減するために使用できる。
本研究では,非教師付きドメイン適応のための新しいアプローチとして,ソースドメインにおける逆訓練を活用できることを実証する。
具体的には、逆向きに訓練された検出器が、ソースドメインから大きくシフトしたターゲットドメインにおける検出性能を向上させることを確立する。
この現象は、敵対的に訓練された検出器が、ドメイン固有の非破壊的特徴を捨てながら、人間の知覚とドメイン間の移動に相応しい堅牢な特徴を抽出できるという事実に起因している。
さらに,頑健な特徴と目標領域とのアライメントを改善するために,敵対的トレーニングと特徴アライメントを組み合わせた手法を提案する。
4つのベンチマークデータセットで実験を行い、提案手法が実画像から芸術画像への大きな領域シフトに与える影響を確認した。
ベースラインモデルと比較すると、敵対的に訓練された検出器は平均平均精度を最大7.7\%改善し、機能アライメントを組み込んだ場合には最大11.8\%改善する。
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