論文の概要: Dynamic Feature Alignment for Semi-supervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09641v1
• Date: Mon, 18 Oct 2021 22:26:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-20 14:07:33.510140
• Title: Dynamic Feature Alignment for Semi-supervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 半教師付き領域適応のための動的特徴アライメント
• Authors: Yu Zhang, Gongbo Liang, Nathan Jacobs
• Abstract要約: 本稿では,動的特徴アライメントを用いてドメイン間差とドメイン内差に対処することを提案する。 我々のアプローチは、広範囲なチューニングや逆行訓練を必要としないが、半教師付きドメイン適応のための技術の現状を著しく改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.67093835143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Most research on domain adaptation has focused on the purely unsupervised setting, where no labeled examples in the target domain are available. However, in many real-world scenarios, a small amount of labeled target data is available and can be used to improve adaptation. We address this semi-supervised setting and propose to use dynamic feature alignment to address both inter- and intra-domain discrepancy. Unlike previous approaches, which attempt to align source and target features within a mini-batch, we propose to align the target features to a set of dynamically updated class prototypes, which we use both for minimizing divergence and pseudo-labeling. By updating based on class prototypes, we avoid problems that arise in previous approaches due to class imbalances. Our approach, which doesn't require extensive tuning or adversarial training, significantly improves the state of the art for semi-supervised domain adaptation. We provide a quantitative evaluation on two standard datasets, DomainNet and Office-Home, and performance analysis.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応に関するほとんどの研究は、対象ドメインのラベル付き例がない純粋に教師なしの設定に焦点を当てている。 しかし、多くの現実世界のシナリオでは、少量のラベル付きターゲットデータが利用可能であり、適応性を改善するために使用できる。 この半教師付き設定に対処し、動的特徴アライメントを用いてドメイン間の差とドメイン内差に対処することを提案する。 ミニバッチ内でソースとターゲットの機能を調整する従来のアプローチとは異なり、ターゲット機能を動的に更新された一連のクラスプロトタイプにアライメントすることを提案し、ダイバージェンスと擬似ラベルの最小化に使用する。 クラスプロトタイプに基づいて更新することで、クラスの不均衡による以前のアプローチで発生する問題を回避する。 広範なチューニングや敵対的なトレーニングを必要としないこのアプローチは、半教師ありドメイン適応の技術を著しく改善します。 本研究では、DomainNetとOffice-Homeという2つの標準データセットの定量的評価と性能分析を行う。

関連論文リスト

• Labeling Where Adapting Fails: Cross-Domain Semantic Segmentation with Point Supervision via Active Selection [81.703478548177]
  セマンティックセグメンテーションに特化したトレーニングモデルは、大量のピクセル単位のアノテートデータを必要とする。 教師なしドメイン適応手法は、ラベル付きソースとラベルなしターゲットデータとの間の特徴分布の整合化を目的としている。 以前の研究は、対象データにスパース単一ピクセルアノテーションという形で、人間のインタラクションをこのプロセスに含めようと試みていた。 アクティブな選択による注釈付きポイントを用いた意味的セグメンテーションのための新しいドメイン適応フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T01:52:28Z)
• Domain Generalisation for Object Detection under Covariate and Concept Shift [10.32461766065764]
  ドメインの一般化は、ドメイン固有の特徴を抑えながら、ドメイン不変の機能の学習を促進することを目的としている。 オブジェクト検出のためのドメイン一般化手法を提案し, オブジェクト検出アーキテクチャに適用可能な最初のアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T11:14:18Z)
• AFAN: Augmented Feature Alignment Network for Cross-Domain Object Detection [90.18752912204778]
  オブジェクト検出のための教師なしドメイン適応は、多くの現実世界のアプリケーションにおいて難しい問題である。 本稿では、中間領域画像生成とドメイン・アドバイザリー・トレーニングを統合した新しい機能アライメント・ネットワーク(AFAN)を提案する。 提案手法は、類似および異種ドメイン適応の双方において、標準ベンチマークにおける最先端の手法よりも大幅に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T05:01:20Z)
• Instance Level Affinity-Based Transfer for Unsupervised Domain Adaptation [74.71931918541748]
  ILA-DAと呼ばれる適応中のソースからターゲットへの転送に対するインスタンス親和性に基づく基準を提案する。 まず、ソースとターゲットをまたいだ類似および異種サンプルを抽出し、マルチサンプルのコントラスト損失を利用してドメインアライメントプロセスを駆動する信頼性が高く効率的な手法を提案する。 ILA-DAの有効性は、様々なベンチマークデータセットに対する一般的なドメイン適応手法よりも精度が一貫した改善を観察することによって検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-03T01:33:14Z)
• Dynamic Domain Adaptation for Efficient Inference [12.713628738434881]
  ドメイン適応(DA)は、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインへの知識転送を可能にする。 以前のdaアプローチのほとんどは、適応能力を改善するために複雑で強力なディープニューラルネットワークを活用する。 低リソースシナリオにおいて効率的なターゲット推論を同時に実現できる動的ドメイン適応(DDA)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T08:53:16Z)
• Domain Adaptation for Semantic Parsing [68.81787666086554]
  本稿では,ドメイン適応のための新しいセマンティクスを提案する。このセマンティクスでは,ソースドメインと比較して,対象ドメインのアノテーション付きデータがはるかに少ない。 我々のセマンティックな利点は、2段階の粗大なフレームワークから得ており、2段階の異なる正確な処理を提供できる。 ベンチマークデータセットの実験により、我々の手法はいくつかの一般的なドメイン適応戦略より一貫して優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T14:47:41Z)
• Cross-domain Detection via Graph-induced Prototype Alignment [114.8952035552862]
  カテゴリレベルのドメインアライメントを求めるグラフ誘発プロトタイプアライメント(GPA)フレームワークを提案する。 さらに,クラス不均衡がドメイン適応に与える影響を軽減するために,クラス重み付きコントラスト損失を設計する。 我々のアプローチは、既存の手法よりも顕著なマージンで優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-28T17:46:55Z)
• Domain Adaptation by Class Centroid Matching and Local Manifold Self-Learning [8.316259570013813]
  本稿では,対象領域のデータ分散構造を徹底的に探索できる新しい領域適応手法を提案する。 対象領域内の同一クラスタ内のサンプルを個人ではなく全体とみなし、クラスセントロイドマッチングにより擬似ラベルを対象クラスタに割り当てる。 提案手法の目的関数を理論的収束保証を用いて解くために,効率的な反復最適化アルゴリズムを設計した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-20T16:59:27Z)
• Enlarging Discriminative Power by Adding an Extra Class in Unsupervised Domain Adaptation [5.377369521932011]
  新たに人工的なクラスを追加し、新しいクラスのGAN生成サンプルとともにデータ上でモデルをトレーニングする。 私たちのアイデアは、DANN、VADA、DIRT-Tといった既存のメソッドと互換性がある、非常に一般的なものです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-19T07:58:24Z)
• Bi-Directional Generation for Unsupervised Domain Adaptation [61.73001005378002]
  教師なしのドメイン適応は、確立されたソースドメイン情報に依存するラベルなしのターゲットドメインを促進する。 従来の手法では、潜在空間におけるドメインの不一致を強制的に低減することで、本質的なデータ構造が破壊される。 本稿では、2つの中間領域をブリッジソースとターゲットドメインに補間する一貫した分類器を用いた双方向生成ドメイン適応モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-12T09:45:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。