論文の概要: Multi-Source Video Domain Adaptation with Temporal Attentive Moment Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09964v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 05:08:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 14:19:38.723511
• Title: Multi-Source Video Domain Adaptation with Temporal Attentive Moment Alignment
• Title（参考訳）: 時間的注意モーメントアライメントを用いたマルチソースビデオ領域適応
• Authors: Yuecong Xu, Jianfei Yang, Haozhi Cao, Keyu Wu, Min Wu, Rui Zhao, Zhenghua Chen
• Abstract要約: マルチソースドメイン適応(MSDA)は、現実のシナリオにおいて、より実用的なドメイン適応シナリオである。 ソースデータが単一のドメインからサンプリングされ、均一なデータ分布と一致するという、従来のUnsupervised Domain Adaptation (UDA) の仮定を緩和する。 MSVDAは、異なるドメインペア間で異なるドメインシフトが存在するため、より難しい。 本研究では,時間的特徴量と空間的特徴量の両方を動的に整列させることにより,効果的な特徴量移動を実現するための新しい時間的注意モーメントアライメントネットワーク(TAMAN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.003917814026934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-Source Domain Adaptation (MSDA) is a more practical domain adaptation scenario in real-world scenarios. It relaxes the assumption in conventional Unsupervised Domain Adaptation (UDA) that source data are sampled from a single domain and match a uniform data distribution. MSDA is more difficult due to the existence of different domain shifts between distinct domain pairs. When considering videos, the negative transfer would be provoked by spatial-temporal features and can be formulated into a more challenging Multi-Source Video Domain Adaptation (MSVDA) problem. In this paper, we address the MSVDA problem by proposing a novel Temporal Attentive Moment Alignment Network (TAMAN) which aims for effective feature transfer by dynamically aligning both spatial and temporal feature moments. TAMAN further constructs robust global temporal features by attending to dominant domain-invariant local temporal features with high local classification confidence and low disparity between global and local feature discrepancies. To facilitate future research on the MSVDA problem, we introduce comprehensive benchmarks, covering extensive MSVDA scenarios. Empirical results demonstrate a superior performance of the proposed TAMAN across multiple MSVDA benchmarks.
• Abstract（参考訳）: マルチソースドメイン適応(msda)は、現実のシナリオにおいてより実用的なドメイン適応シナリオである。 ソースデータが単一のドメインからサンプリングされ、均一なデータ分布と一致するという、従来のUnsupervised Domain Adaptation (UDA) の仮定を緩和する。 MSDAは、異なるドメインペア間の異なるドメインシフトが存在するため、より難しい。 ビデオを考えるとき、負の転送は時空間の特徴によって誘発され、より困難なマルチソースビデオドメイン適応(MSVDA)問題に定式化できる。 本稿では,空間的特徴量と時間的特徴量の両方を動的に整列させることにより,効果的な特徴伝達を目的とした新しい時間的注意モーメントアライメントネットワーク(taman)を提案する。 タマンはさらに、局所的な分類の信頼度が高く、大域的特徴と局所的な特徴の差が低い支配的ドメイン不変な局所的特徴に対応することによって、強固なグローバルな時間的特徴を構築する。 今後のMSVDA問題の研究を容易にするため,広範囲なMSVDAシナリオを網羅した総合ベンチマークを導入する。 実験により、複数のMSVDAベンチマークで提案したTAMANの優れた性能を示す。

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