論文の概要: Beyond Deterministic Translation for Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07778v1
• Date: Tue, 15 Feb 2022 23:03:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 03:39:06.483618
• Title: Beyond Deterministic Translation for Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 教師なしドメイン適応のための決定論的翻訳
• Authors: Eleni Chiou and Eleftheria Panagiotaki and Iasonas Kokkinos
• Abstract要約: 本研究では、教師なしドメイン適応(UDA)におけるソースとターゲットドメイン間の1対1マッピング('翻訳')の共通アプローチに挑戦する。 代わりに、ソースとターゲットドメイン間の固有の曖昧さをキャプチャするために、翻訳に依存しています。 近年の強いベースラインに対する改善を報告し、2つの挑戦的なセマンティックセグメンテーションベンチマークで最先端のUDA結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.358300726820943
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we challenge the common approach of using a one-to-one mapping ('translation') between the source and target domains in unsupervised domain adaptation (UDA). Instead, we rely on stochastic translation to capture inherent translation ambiguities. This allows us to (i) train more accurate target networks by generating multiple outputs conditioned on the same source image, leveraging both accurate translation and data augmentation for appearance variability, (ii) impute robust pseudo-labels for the target data by averaging the predictions of a source network on multiple translated versions of a single target image and (iii) train and ensemble diverse networks in the target domain by modulating the degree of stochasticity in the translations. We report improvements over strong recent baselines, leading to state-of-the-art UDA results on two challenging semantic segmentation benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、教師なしドメイン適応(UDA)において、ソースとターゲットドメイン間の1対1マッピング(「翻訳」)の共通アプローチに挑戦する。 代わりに、本質的な翻訳の曖昧さを捉えるために確率的翻訳に頼る。 これによって私たちは (i)同一のソース画像上で複数の出力を生成してより正確なターゲットネットワークを訓練し、正確な翻訳とデータ拡張を活用し、外観の変動性を高める。 二 単一の対象画像の複数翻訳版におけるソースネットワークの予測を平均化し、目標データに対する突発的頑健な擬似ラベル (iii)翻訳の確率性の程度を変調することにより、対象領域内の多様なネットワークを編成する。 近年の強いベースラインに対する改善を報告し、2つの挑戦的なセマンティックセグメンテーションベンチマークで最先端のUDA結果を得た。

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