論文の概要: Open Set Domain Adaptation By Novel Class Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03329v1
• Date: Mon, 7 Mar 2022 12:16:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 21:59:19.196732
• Title: Open Set Domain Adaptation By Novel Class Discovery
• Title（参考訳）: 新規クラス発見によるオープンセットドメイン適応
• Authors: Jingyu Zhuang, Ziliang Chen, Pengxu Wei, Guanbin Li, Liang Lin
• Abstract要約: Open Set Domain Adaptation (OSDA)では、ソースドメインに存在しない暗黙のカテゴリから大量のターゲットサンプルが引き出される。 暗黙のクラスを徐々に発見することによってOSDAを実現しようとする自己教師付きクラス発見アダプタを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 118.25447367755737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Open Set Domain Adaptation (OSDA), large amounts of target samples are drawn from the implicit categories that never appear in the source domain. Due to the lack of their specific belonging, existing methods indiscriminately regard them as a single class unknown. We challenge this broadly-adopted practice that may arouse unexpected detrimental effects because the decision boundaries between the implicit categories have been fully ignored. Instead, we propose Self-supervised Class-Discovering Adapter (SCDA) that attempts to achieve OSDA by gradually discovering those implicit classes, then incorporating them to restructure the classifier and update the domain-adaptive features iteratively. SCDA performs two alternate steps to achieve implicit class discovery and self-supervised OSDA, respectively. By jointly optimizing for two tasks, SCDA achieves the state-of-the-art in OSDA and shows a competitive performance to unearth the implicit target classes.
• Abstract（参考訳）: Open Set Domain Adaptation (OSDA)では、ソースドメインに存在しない暗黙のカテゴリから大量のターゲットサンプルが引き出される。 特定の属がないため、既存のメソッドは無差別に単一のクラスとして認識している。 我々は、暗黙のカテゴリー間の決定境界が完全に無視されているため、予期せぬ有害な影響を引き起こすような、広く受け入れられたこの実践に挑戦する。 その代わりに、暗黙のクラスを徐々に発見し、それらを組み込んで分類器を再構築し、ドメイン適応機能を反復的に更新することでOSDAを実現するセルフ教師付きクラス発見アダプタ(SCDA)を提案する。 SCDAは暗黙のクラス発見と自己教師型OSDAの2つのステップを実行する。 2つのタスクを共同で最適化することにより、SCDAはOSDAの最先端を達成し、暗黙のターゲットクラスを探索する競合性能を示す。

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