論文の概要: Unsupervised Video Domain Adaptation: A Disentanglement Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07365v1
• Date: Mon, 15 Aug 2022 17:59:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 12:55:26.811700
• Title: Unsupervised Video Domain Adaptation: A Disentanglement Perspective
• Title（参考訳）: Unsupervised Video Domain Adaptation: A disentanglement Perspective
• Authors: Pengfei Wei, Lingdong Kong, Xinghua Qu, Xiang Yin, Zhiqiang Xu, Jing Jiang, Zejun Ma
• Abstract要約: 適応プロセス中に、ドメイン関連情報をデータから切り離す。 Transfer Sequential VAEフレームワークは、そのような世代をモデル化するために開発される。 UCF-HMDB、Jester、Epic-Kitchensデータセットの実験は、TranSVAEの有効性と優位性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.89993924090171
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Unsupervised video domain adaptation is a practical yet challenging task. In this work, for the first time, we tackle it from a disentanglement view. Our key idea is to disentangle the domain-related information from the data during the adaptation process. Specifically, we consider the generation of cross-domain videos from two sets of latent factors, one encoding the static domain-related information and another encoding the temporal and semantic-related information. A Transfer Sequential VAE (TranSVAE) framework is then developed to model such generation. To better serve for adaptation, we further propose several objectives to constrain the latent factors in TranSVAE. Extensive experiments on the UCF-HMDB, Jester, and Epic-Kitchens datasets verify the effectiveness and superiority of TranSVAE compared with several state-of-the-art methods. Code is publicly available at https://github.com/ldkong1205/TranSVAE.
• Abstract（参考訳）: 教師なしビデオドメイン適応は実用的だが難しい課題である。 この作業では、初めて、歪んだ視点からそれに取り組む。 私たちのキーとなるアイデアは、適応プロセス中にデータからドメイン関連情報を切り離すことです。 具体的には,静的なドメイン関連情報を符号化する手法と,時間的および意味的関連情報を符号化する手法について検討する。 その後、トランスファーシーケンスVAE(TranSVAE)フレームワークが開発され、そのような世代をモデル化する。 さらに,適応に役立てるために,TranSVAEの潜伏要因を抑えるために,いくつかの目的を提案する。 UCF-HMDB、Jester、Epic-Kitchensのデータセットに対する大規模な実験は、いくつかの最先端手法と比較してTranSVAEの有効性と優位性を検証する。 コードはhttps://github.com/ldkong1205/TranSVAEで公開されている。

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