論文の概要: Domain Invariant Masked Autoencoders for Self-supervised Learning from Multi-domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04771v1
• Date: Tue, 10 May 2022 09:49:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-14 15:40:49.735419
• Title: Domain Invariant Masked Autoencoders for Self-supervised Learning from Multi-domains
• Title（参考訳）: マルチドメインからの自己教師付き学習のためのドメイン不変マスキングオートエンコーダ
• Authors: Haiyang Yang, Meilin Chen, Yizhou Wang, Shixiang Tang, Feng Zhu, Lei Bai, Rui Zhao, Wanli Ouyang
• Abstract要約: マルチドメインからの自己教師型学習のためのドメイン不変のMasked AutoEncoder (DiMAE)を提案する。 中心となる考え方は、入力画像を異なるドメインからのスタイルノイズで拡張し、拡張イメージの埋め込みからイメージを再構築することである。 PACSとDomainNetの実験は、最近の最先端の手法と比較して、DiMAEがかなりの利益を得ていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.54897096088149
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Generalizing learned representations across significantly different visual domains is a fundamental yet crucial ability of the human visual system. While recent self-supervised learning methods have achieved good performances with evaluation set on the same domain as the training set, they will have an undesirable performance decrease when tested on a different domain. Therefore, the self-supervised learning from multiple domains task is proposed to learn domain-invariant features that are not only suitable for evaluation on the same domain as the training set but also can be generalized to unseen domains. In this paper, we propose a Domain-invariant Masked AutoEncoder (DiMAE) for self-supervised learning from multi-domains, which designs a new pretext task, \emph{i.e.,} the cross-domain reconstruction task, to learn domain-invariant features. The core idea is to augment the input image with style noise from different domains and then reconstruct the image from the embedding of the augmented image, regularizing the encoder to learn domain-invariant features. To accomplish the idea, DiMAE contains two critical designs, 1) content-preserved style mix, which adds style information from other domains to input while persevering the content in a parameter-free manner, and 2) multiple domain-specific decoders, which recovers the corresponding domain style of input to the encoded domain-invariant features for reconstruction. Experiments on PACS and DomainNet illustrate that DiMAE achieves considerable gains compared with recent state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 異なる視覚領域にまたがる学習表現を一般化することは、人間の視覚システムの基本的かつ重要な能力である。 近年の自己教師型学習手法は,トレーニングセットと同じドメインで評価を行い,優れたパフォーマンスを達成しているが,異なるドメインでテストした場合,望ましくないパフォーマンスが低下する。 したがって、複数のドメインタスクから自己教師付き学習を行い、トレーニングセットと同じドメインの評価に適するだけでなく、未知のドメインにも一般化できるドメイン不変特徴を学習する。 本稿では,マルチドメインから自己教師付き学習を行うためのドメイン不変マスク型オートエンコーダ(dimae)を提案する。 コアとなるアイデアは、異なるドメインからのスタイルノイズで入力イメージを増強し、拡張画像の埋め込みからイメージを再構築し、エンコーダを正則化してドメイン不変の特徴を学ぶことである。 DiMAEには2つの重要な設計が含まれている。 1) パラメータフリーでコンテンツを持続しながら入力に他のドメインからのスタイル情報を追加するコンテンツ保存スタイルミックス 2)複数のドメイン固有デコーダは、コード化されたドメイン不変の機能に対応する入力のドメインスタイルを復元する。 PACSとDomainNetの実験は、最近の最先端の手法と比較して、DiMAEがかなりの利益を得ていることを示している。

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