論文の概要: Progressively Select and Reject Pseudo-labelled Samples for Open-Set Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12635v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 04:28:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-26 15:18:47.788332
• Title: Progressively Select and Reject Pseudo-labelled Samples for Open-Set Domain Adaptation
• Title（参考訳）: オープンセット領域適応のための擬似ラベル標本の段階的選択と拒絶
• Authors: Qian Wang, Fanlin Meng, Toby P. Breckon
• Abstract要約: ドメイン適応は、ラベル付きソースデータと未ラベルのターゲットデータを利用して、ターゲット領域の画像分類問題を解決する。 提案手法は,OSLPP(Open-Set Locality Preserving Projection)アルゴリズムを用いて,ソース領域とターゲット領域の識別的共通部分空間を学習する。 共通部分空間学習と擬似ラベル付きサンプル選択/拒絶は反復学習フレームワークにおいて互いに促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.889303784575805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation solves image classification problems in the target domain by taking advantage of the labelled source data and unlabelled target data. Usually, the source and target domains share the same set of classes. As a special case, Open-Set Domain Adaptation (OSDA) assumes there exist additional classes in the target domain but not present in the source domain. To solve such a domain adaptation problem, our proposed method learns discriminative common subspaces for the source and target domains using a novel Open-Set Locality Preserving Projection (OSLPP) algorithm. The source and target domain data are aligned in the learned common spaces class-wisely. To handle the open-set classification problem, our method progressively selects target samples to be pseudo-labelled as known classes and rejects the outliers if they are detected as from unknown classes. The common subspace learning algorithm OSLPP simultaneously aligns the labelled source data and pseudo-labelled target data from known classes and pushes the rejected target data away from the known classes. The common subspace learning and the pseudo-labelled sample selection/rejection facilitate each other in an iterative learning framework and achieves state-of-the-art performance on benchmark datasets Office-31 and Office-Home with the average HOS of 87.4% and 67.0% respectively.
• Abstract（参考訳）: 領域適応は、ラベル付きソースデータとラベルなしターゲットデータを利用して、対象領域の画像分類問題を解決する。 通常、ソースとターゲットドメインは同じクラスのセットを共有します。 特別な場合として、Open-Set Domain Adaptation (OSDA)は、ターゲットドメインには追加のクラスがあるが、ソースドメインには存在しないと仮定する。 このような領域適応問題を解決するため,提案手法は,新しいOSLPPアルゴリズムを用いて,ソース領域とターゲット領域の識別的共通部分空間を学習する。 ソースとターゲットのドメインデータは、学習された共通空間にクラス的に整列される。 オープンセットの分類問題に対処するため, 未知のクラスから検出された場合, 対象のサンプルを擬似ラベル付きクラスとして順次選択し, 異常値の除去を行う。 共通部分空間学習アルゴリズムOSLPPは、ラベル付きソースデータと擬似ラベル付きターゲットデータとを、既知のクラスから同時に調整し、削除されたターゲットデータを既知のクラスから切り離す。 共通部分空間学習と擬似ラベル付きサンプル選択/退避は反復学習フレームワークにおいて互いに促進し、平均HOS87.4%と67.0%のベンチマークデータセットであるOffice-31とOffice-Homeの最先端性能を達成する。

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