論文の概要: OTAdapt: Optimal Transport-based Approach For Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10738v1
• Date: Sun, 22 May 2022 04:25:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 18:15:29.855234
• Title: OTAdapt: Optimal Transport-based Approach For Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: OTAdapt: 教師なしドメイン適応のための最適輸送ベースアプローチ
• Authors: Thanh-Dat Truong, Naga Venkata Sai Raviteja Chappa, Xuan Bac Nguyen, Ngan Le, Ashley Dowling, Khoa Luu
• Abstract要約: 本稿では, 最適輸送ベース距離に基づいて, 教師なし領域適応に対する新しいアプローチを提案する。 このアプローチは、ドメイン間で有意義なメトリクスを必要とせずに、ターゲットドメインとソースドメインの整合を可能にする。 提案手法は,様々な問題において異なるデータセット上で評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.485172090696642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation is one of the challenging problems in computer vision. This paper presents a novel approach to unsupervised domain adaptations based on the optimal transport-based distance. Our approach allows aligning target and source domains without the requirement of meaningful metrics across domains. In addition, the proposal can associate the correct mapping between source and target domains and guarantee a constraint of topology between source and target domains. The proposed method is evaluated on different datasets in various problems, i.e. (i) digit recognition on MNIST, MNIST-M, USPS datasets, (ii) Object recognition on Amazon, Webcam, DSLR, and VisDA datasets, (iii) Insect Recognition on the IP102 dataset. The experimental results show that our proposed method consistently improves performance accuracy. Also, our framework could be incorporated with any other CNN frameworks within an end-to-end deep network design for recognition problems to improve their performance.
• Abstract（参考訳）: 教師なしのドメイン適応はコンピュータビジョンにおいて難しい問題の一つである。 本稿では, 最適トランスポートベース距離に基づく教師なし領域適応に対する新しいアプローチを提案する。 このアプローチは、ドメイン間で有意義なメトリクスを必要とせずに、ターゲットドメインとソースドメインの整合を可能にする。 さらに、提案手法は、ソースとターゲットドメイン間の正しいマッピングを関連付け、ソースとターゲットドメイン間のトポロジの制約を保証する。 提案手法は,様々な問題,すなわち様々なデータセット上で評価される。 i) MNIST, MNIST-M, USPSデータセット上の数値認識 (ii)Amazon、Webcam、DSLR、VisDAデータセット上のオブジェクト認識 (iii)ip102データセットにおける昆虫の認識 実験の結果,提案手法は一貫して性能を向上することがわかった。 また、我々のフレームワークは他のCNNフレームワークとエンドツーエンドのディープネットワーク設計に組み込むことができ、認識の問題により性能が向上する。

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