論文の概要: Can domain adaptation make object recognition work for everyone?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11122v1
• Date: Sat, 23 Apr 2022 18:51:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 06:27:23.606325
• Title: Can domain adaptation make object recognition work for everyone?
• Title（参考訳）: ドメイン適応は、オブジェクト認識を全員に役立てることができるか?
• Authors: Viraj Prabhu, Ramprasaath R. Selvaraju, Judy Hoffman, Nikhil Naik
• Abstract要約: 現代のコンピュータビジョンデータセットは、先進的な世界と、そのようなデータセットで訓練されたモデルが、目に見えない地形の画像に基づいて過小評価されている。 本研究では,この性能ギャップを埋める際の非教師なし領域適応(UDA)の有効性について検討する。 地理DAにおける標準DA手法の非効率性を実証し,専門的な地理的適応ソリューションの必要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.930805872127028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the rapid progress in deep visual recognition, modern computer vision datasets significantly overrepresent the developed world and models trained on such datasets underperform on images from unseen geographies. We investigate the effectiveness of unsupervised domain adaptation (UDA) of such models across geographies at closing this performance gap. To do so, we first curate two shifts from existing datasets to study the Geographical DA problem, and discover new challenges beyond data distribution shift: context shift, wherein object surroundings may change significantly across geographies, and subpopulation shift, wherein the intra-category distributions may shift. We demonstrate the inefficacy of standard DA methods at Geographical DA, highlighting the need for specialized geographical adaptation solutions to address the challenge of making object recognition work for everyone.
• Abstract（参考訳）: 深層認識の急速な進歩にもかかわらず、現代のコンピュータビジョンデータセットは、先進的な世界と、そのようなデータセットで訓練されたモデルが、目に見えない地形の画像で過小評価されている。 本稿では,この性能ギャップを埋める際の非教師なし領域適応(UDA)の有効性について検討する。 そこで我々は、まず既存のデータセットから2つのシフトをキュレートし、地理的DA問題の研究を行い、データ分散シフトを超えた新たな課題を発見する: コンテキストシフト、オブジェクト周囲の空間が地理的に大きく変化する可能性があること、サブポジトリシフト、カテゴリー内分布がシフトする可能性があること、である。 本稿では,地理daにおける標準da手法の非効率性を実証し,対象認識の課題を解決するための地理的適応ソリューションの必要性を浮き彫りにした。

関連論文リスト

• Universal Domain Adaptation for Robust Handling of Distributional Shifts in NLP [25.4952909342458]
  Universal Domain Adaptation (UniDA)はコンピュータビジョンの新しい研究領域として登場した。 本稿では,モデルの一般化可能性と堅牢性について,より詳細な視点を提供する自然言語のベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T12:15:25Z)
• GeoNet: Benchmarking Unsupervised Adaptation across Geographies [71.23141626803287]
  地理的ロバスト性の問題について検討し、3つの主要な貢献を行う。 まず,地理的適応のための大規模データセットGeoNetを紹介する。 第2に、シーンコンテキストにおける大きな変化から、ドメインシフトの主な原因が生じるという仮説を立てる。 第3に、最先端の教師なしドメイン適応アルゴリズムとアーキテクチャを広範囲に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T17:59:34Z)
• A Comprehensive Survey on Source-free Domain Adaptation [69.17622123344327]
  ソースフリードメイン適応(SFDA)の研究は近年注目を集めている。 SFDAの最近の進歩を包括的に調査し、それらを統一的な分類体系に整理する。 一般的な3つの分類基準で30以上のSFDA法を比較検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T06:32:09Z)
• A General Purpose Neural Architecture for Geospatial Systems [142.43454584836812]
  本稿では,空間的帰納バイアスを持つ汎用ニューラルアーキテクチャ(GPNA)の構築に向けたロードマップを示す。 このようなモデルがコミュニティのメンバー間の協力をいかに促進するかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-04T09:58:57Z)
• Deep face recognition with clustering based domain adaptation [57.29464116557734]
  そこで本研究では,ターゲットドメインとソースがクラスを共有しない顔認識タスクを対象とした,クラスタリングに基づく新しいドメイン適応手法を提案する。 本手法は,特徴領域をグローバルに整列させ,その一方で,対象クラスタを局所的に識別することで,識別対象特徴を効果的に学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T12:29:11Z)
• Exploring Data Aggregation and Transformations to Generalize across Visual Domains [0.0]
  この論文は、ドメイン一般化(DG)、ドメイン適応(DA)およびそれらのバリエーションの研究に寄与する。 本稿では,機能集約戦略と視覚変換を利用するドメイン一般化とドメイン適応の新しいフレームワークを提案する。 提案手法が確立したDGおよびDAベンチマークにおいて,最先端の競争的アプローチよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-20T14:58:14Z)
• Domain Adaptation with Incomplete Target Domains [61.68950959231601]
  本稿では、この新たなドメイン適応問題に対処するために、不完全データインプットに基づく Adversarial Network (IDIAN) モデルを提案する。 提案モデルでは,対象領域における部分的な観測に基づいて,欠落した特徴値を満たすデータ計算モジュールを設計する。 我々は、クロスドメインベンチマークタスクと、不完全なターゲットドメインを用いた実世界適応タスクの両方で実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-03T00:07:40Z)
• DASGIL: Domain Adaptation for Semantic and Geometric-aware Image-based Localization [27.294822556484345]
  環境変化下での視覚的長期化は、自律走行と移動ロボット工学において難しい問題である。 視覚的位置認識のための多スケール潜在埋め込み表現に幾何学的および意味的情報を融合する新しいマルチタスクアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T17:44:25Z)
• Adversarial Graph Representation Adaptation for Cross-Domain Facial Expression Recognition [86.25926461936412]
  本稿では,グラフ表現の伝播と逆学習を両立させる新しいAdrialversa Graph Representation Adaptation (AGRA) フレームワークを提案する。 提案するAGRAフレームワークは,従来の最先端手法よりも優れた性能を発揮することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-03T13:27:24Z)
• Meta-Learning for Few-Shot Land Cover Classification [3.8529010979482123]
  分類タスクとセグメンテーションタスクにおけるモデル非依存メタラーニング(MAML)アルゴリズムの評価を行った。 数発のモデル適応は,正規勾配降下による事前学習よりも優れていた。 これは、メタラーニングによるモデル最適化が地球科学におけるタスクの恩恵をもたらすことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T09:42:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。