論文の概要: Exploiting the Intrinsic Neighborhood Structure for Source-free Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04202v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 15:40:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-11 14:10:52.015672
• Title: Exploiting the Intrinsic Neighborhood Structure for Source-free Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ソースフリードメイン適応のための固有近傍構造の爆発
• Authors: Shiqi Yang, Yaxing Wang, Joost van de Weijer, Luis Herranz, Shangling Jui
• Abstract要約: 我々は、ソースデータがない場合に、ソース事前学習されたモデルをターゲット領域に適応させる、ソースフリー領域適応問題に対処する。 対象データの局所親和性を定義し, 局所親和性の高いデータ間のラベルの整合性を促進することによって, この固有構造を捉える。 本研究では, この地域構造を, 地域住民, 相互隣人, 及び拡張近所を考慮し, 効率的に把握できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.907168218249694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation (DA) aims to alleviate the domain shift between source domain and target domain. Most DA methods require access to the source data, but often that is not possible (e.g. due to data privacy or intellectual property). In this paper, we address the challenging source-free domain adaptation (SFDA) problem, where the source pretrained model is adapted to the target domain in the absence of source data. Our method is based on the observation that target data, which might no longer align with the source domain classifier, still forms clear clusters. We capture this intrinsic structure by defining local affinity of the target data, and encourage label consistency among data with high local affinity. We observe that higher affinity should be assigned to reciprocal neighbors, and propose a self regularization loss to decrease the negative impact of noisy neighbors. Furthermore, to aggregate information with more context, we consider expanded neighborhoods with small affinity values. In the experimental results we verify that the inherent structure of the target features is an important source of information for domain adaptation. We demonstrate that this local structure can be efficiently captured by considering the local neighbors, the reciprocal neighbors, and the expanded neighborhood. Finally, we achieve state-of-the-art performance on several 2D image and 3D point cloud recognition datasets. Code is available in https://github.com/Albert0147/SFDA_neighbors.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応(da)は、ソースドメインとターゲットドメインの間のドメインシフトを緩和することを目的としている。 ほとんどのdaメソッドはソースデータにアクセスする必要があるが、しばしばそれは不可能である(データプライバシや知的財産など)。 本稿では、ソースデータがない場合に、ソース事前学習したモデルを対象領域に適応させる問題である、ソースフリードメイン適応(sfda)問題に対処する。 この方法は、もはやソースドメイン分類器と一致しない可能性のあるターゲットデータがまだ明確なクラスタを形成するという観測に基づいています。 対象データの局所親和性を定義し,局所親和性の高いデータ間のラベル一貫性を促進することで,この本質的な構造を捉える。 我々は, 相互に隣接した隣人に高い親和性が与えられ, また, 雑音の大きい隣人の負の影響を減少させる自己正則化損失を提案する。 さらに,より文脈的な情報を集約するために,アフィニティ値の少ない周辺地域について検討する。 実験の結果,対象特徴の固有構造がドメイン適応のための重要な情報源であることを検証した。 本研究では, この地域構造を, 地域住民, 相互隣人, 及び拡張近所を考慮し, 効率的に把握できることを実証する。 最後に,複数の2次元画像と3次元ポイントクラウド認識データセットに対して,最先端の性能を実現する。 コードはhttps://github.com/Albert0147/SFDA_neighborsで入手できる。

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