論文の概要: Bi-level Alignment for Cross-Domain Crowd Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05844v1
• Date: Thu, 12 May 2022 02:23:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-14 00:50:05.056931
• Title: Bi-level Alignment for Cross-Domain Crowd Counting
• Title（参考訳）: クロスドメインクラウドカウントのための双方向アライメント
• Authors: Shenjian Gong, Shanshan Zhang, Jian Yang, Dengxin Dai and Bernt Schiele
• Abstract要約: 現在の手法は、補助的なタスクを訓練したり、高価な粗大な見積もりを適用したりするための外部データに依存している。 そこで我々は, 簡易かつ効率的に適用可能な, 逆学習に基づく新しい手法を開発した。 実世界の5つのクラウドカウントベンチマークに対するアプローチを評価し、既存のアプローチを大きなマージンで上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.78303285148041
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, crowd density estimation has received increasing attention. The main challenge for this task is to achieve high-quality manual annotations on a large amount of training data. To avoid reliance on such annotations, previous works apply unsupervised domain adaptation (UDA) techniques by transferring knowledge learned from easily accessible synthetic data to real-world datasets. However, current state-of-the-art methods either rely on external data for training an auxiliary task or apply an expensive coarse-to-fine estimation. In this work, we aim to develop a new adversarial learning based method, which is simple and efficient to apply. To reduce the domain gap between the synthetic and real data, we design a bi-level alignment framework (BLA) consisting of (1) task-driven data alignment and (2) fine-grained feature alignment. In contrast to previous domain augmentation methods, we introduce AutoML to search for an optimal transform on source, which well serves for the downstream task. On the other hand, we do fine-grained alignment for foreground and background separately to alleviate the alignment difficulty. We evaluate our approach on five real-world crowd counting benchmarks, where we outperform existing approaches by a large margin. Also, our approach is simple, easy to implement and efficient to apply. The code is publicly available at https://github.com/Yankeegsj/BLA.
• Abstract（参考訳）: 近年,群集密度推定が注目されている。 このタスクの主な課題は、大量のトレーニングデータで高品質な手動アノテーションを実現することである。 このようなアノテーションへの依存を避けるため、従来の研究は教師なしドメイン適応(UDA)技術を適用し、容易にアクセス可能な合成データから学習した知識を実世界のデータセットに転送する。 しかし、現在の最先端の手法は、補助的なタスクを訓練するための外部データに依存するか、高価な粗大な推定を適用している。 本研究は, 簡易かつ効率的に適用可能な, 逆学習に基づく新しい手法を開発することを目的とする。 合成データと実データとのドメイン間ギャップを低減するために,(1)タスク駆動型データアライメントと(2)細粒度機能アライメントからなるbi-level alignment framework(bla)を設計した。 従来のドメイン拡張手法とは対照的に、ソース上の最適な変換を探すためにAutoMLを導入します。 一方,アライメントの困難さを軽減するために,前景と背景の微粒なアライメントを別々に行う。 我々は,既存の手法を大差で上回る5つの実世界の群衆数ベンチマークについて評価した。 また、私たちのアプローチはシンプルで、実装が簡単で、適用も効率的です。 コードはhttps://github.com/Yankeegsj/BLAで公開されている。

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