論文の概要: Decompose to Adapt: Cross-domain Object Detection via Feature Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01929v1
• Date: Thu, 6 Jan 2022 05:43:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-07 14:52:40.800008
• Title: Decompose to Adapt: Cross-domain Object Detection via Feature Disentanglement
• Title（参考訳）: Decompose to Adapt: Feature Disentanglementによるクロスドメインオブジェクト検出
• Authors: Dongnan Liu, Chaoyi Zhang, Yang Song, Heng Huang, Chenyu Wang, Michael Barnett, Weidong Cai
• Abstract要約: 本研究では,DDF(Domain Disentanglement Faster-RCNN)を設計し,タスク学習のための特徴のソース固有情報を排除した。 DDF法は,グローバルトリプルト・ディアンタングルメント(GTD)モジュールとインスタンス類似性・ディアンタングルメント(ISD)モジュールを用いて,グローバルおよびローカルステージでの機能ディアンタングルを容易にする。 提案手法は,4つのUDAオブジェクト検出タスクにおいて最先端の手法より優れており,広い適用性で有効であることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.2994130944482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advances in unsupervised domain adaptation (UDA) techniques have witnessed great success in cross-domain computer vision tasks, enhancing the generalization ability of data-driven deep learning architectures by bridging the domain distribution gaps. For the UDA-based cross-domain object detection methods, the majority of them alleviate the domain bias by inducing the domain-invariant feature generation via adversarial learning strategy. However, their domain discriminators have limited classification ability due to the unstable adversarial training process. Therefore, the extracted features induced by them cannot be perfectly domain-invariant and still contain domain-private factors, bringing obstacles to further alleviate the cross-domain discrepancy. To tackle this issue, we design a Domain Disentanglement Faster-RCNN (DDF) to eliminate the source-specific information in the features for detection task learning. Our DDF method facilitates the feature disentanglement at the global and local stages, with a Global Triplet Disentanglement (GTD) module and an Instance Similarity Disentanglement (ISD) module, respectively. By outperforming state-of-the-art methods on four benchmark UDA object detection tasks, our DDF method is demonstrated to be effective with wide applicability.
• Abstract（参考訳）: 教師なしドメイン適応(UDA)技術の最近の進歩は、ドメイン間コンピュータビジョンタスクにおいて大きな成功を収め、ドメイン分散ギャップを埋めることにより、データ駆動型ディープラーニングアーキテクチャの一般化能力を高めている。 UDAベースのクロスドメインオブジェクト検出手法では、その大部分は、逆学習戦略を通じてドメイン不変の機能生成を誘導することにより、ドメインバイアスを軽減する。 しかし, ドメイン識別者は, 不安定な対向訓練過程のため, 分類能力に制限がある。 したがって、抽出された特徴は完全にドメイン不変ではなく、依然としてドメインプライベートな要素を含まないため、ドメイン間の相違をさらに緩和する障害が生じる。 この問題に対処するために,タスク学習機能におけるソース固有情報を排除するために,DDF(Domain Disentanglement Faster-RCNN)を設計する。 ddf法は,gtd(global triplet disentanglement)モジュールとisd(instance similarity disentanglement)モジュールを用いて,大域的および局所的な段階における特徴的不等角化を促進する。 提案手法は,4つのUDAオブジェクト検出タスクにおいて最先端の手法よりも優れていることを示す。

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