論文の概要: Instance Relation Graph Guided Source-Free Domain Adaptive Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15793v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 17:50:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 15:35:51.634117
• Title: Instance Relation Graph Guided Source-Free Domain Adaptive Object Detection
• Title（参考訳）: インスタンス関係グラフ誘導ソースフリードメイン適応オブジェクト検出
• Authors: Vibashan VS, Poojan Oza and Vishal M. Patel
• Abstract要約: 教師なしドメイン適応(Unsupervised Domain Adaptation, UDA)は、ドメインシフトの問題に取り組むための効果的なアプローチである。 UDAメソッドは、ターゲットドメインの一般化を改善するために、ソースとターゲット表現を整列させようとする。 現実のシナリオでは、ラベル付きソースデータは、プライバシ規制、データ送信の制約、あるいはプロプライエタリなデータ関心事によって制限されることが多い。 本研究では、ソースデータなしで対象領域にソース学習対象検出器を適用するための新たなトレーニング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.89082006155135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised Domain Adaptation (UDA) is an effective approach to tackle the issue of domain shift. Specifically, UDA methods try to align the source and target representations to improve the generalization on the target domain. Further, UDA methods work under the assumption that the source data is accessible during the adaptation process. However, in real-world scenarios, the labelled source data is often restricted due to privacy regulations, data transmission constraints, or proprietary data concerns. The Source-Free Domain Adaptation (SFDA) setting aims to alleviate these concerns by adapting a source-trained model for the target domain without requiring access to the source data. In this paper, we explore the SFDA setting for the task of adaptive object detection. To this end, we propose a novel training strategy for adapting a source-trained object detector to the target domain without source data. More precisely, we design a novel contrastive loss to enhance the target representations by exploiting the objects relations for a given target domain input. These object instance relations are modelled using an Instance Relation Graph (IRG) network, which are then used to guide the contrastive representation learning. In addition, we utilize a student-teacher based knowledge distillation strategy to avoid overfitting to the noisy pseudo-labels generated by the source-trained model. Extensive experiments on multiple object detection benchmark datasets show that the proposed approach is able to efficiently adapt source-trained object detectors to the target domain, outperforming previous state-of-the-art domain adaptive detection methods. Code is available at https://github.com/Vibashan/irg-sfda.
• Abstract（参考訳）: Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、ドメインシフトの問題に取り組むための効果的なアプローチである。 具体的には、udaメソッドはソースとターゲットの表現を整合させ、ターゲットドメインの一般化を改善する。 さらに、UDA法は、適応プロセス中にソースデータがアクセス可能であるという仮定の下で機能する。 しかしながら、現実のシナリオでは、ラベル付きソースデータは、プライバシー規制、データ送信の制約、あるいはプロプライエタリなデータ懸念のために制限されることが多い。 Source-Free Domain Adaptation (SFDA)設定は、ソースデータへのアクセスを必要とせずに、ターゲットドメインに対してソーストレーニングされたモデルを適用することで、これらの懸念を軽減することを目的としている。 本稿では,適応物体検出タスクのためのsfda設定について検討する。 そこで本研究では、ソースデータなしで対象領域にソース学習対象検出器を適用するための新たなトレーニング戦略を提案する。 より正確には、与えられた対象ドメイン入力のオブジェクト関係を利用して、ターゲット表現を強化するために、新しいコントラスト損失を設計する。 これらのオブジェクトインスタンスの関係は、インスタンス関係グラフ(IRG)ネットワークを使用してモデル化され、コントラスト表現学習のガイドに使用される。 また,学習者による知識蒸留手法を用いて,音源学習モデルによって生成されるノイズの多い擬似ラベルへの過度な適合を回避する。 複数のオブジェクト検出ベンチマークデータセットに関する広範囲な実験により、提案手法は、ソース訓練されたオブジェクト検出器をターゲットドメインに効率的に適応することができ、従来の最先端ドメイン適応検出法を上回っている。 コードはhttps://github.com/vibashan/irg-sfdaで入手できる。

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