論文の概要: Unsupervised Domain Adaptation for Segmentation with Black-box Source Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07769v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 14:29:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-17 12:00:08.387787
• Title: Unsupervised Domain Adaptation for Segmentation with Black-box Source Model
• Title（参考訳）: ブラックボックスソースモデルを用いたセグメント化のための教師なしドメイン適応
• Authors: Xiaofeng Liu, Chaehwa Yoo, Fangxu Xing, C.-C. Jay Kuo, Georges El Fakhri, Jonghye Woo
• Abstract要約: ソース領域でのみ訓練されたブラックボックスセグメンテーションモデルを用いて,UDAのセグメンテーションのための実用的な解を提案する。 具体的には,指数混合崩壊(EMD)を伴う知識蒸留方式を用いて,ターゲット固有表現を徐々に学習する。 我々は、BraTS 2018データベース上でフレームワークを評価し、ホワイトボックスのソースモデル適応アプローチと同等のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.02365343894657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) has been widely used to transfer knowledge from a labeled source domain to an unlabeled target domain to counter the difficulty of labeling in a new domain. The training of conventional solutions usually relies on the existence of both source and target domain data. However, privacy of the large-scale and well-labeled data in the source domain and trained model parameters can become the major concern of cross center/domain collaborations. In this work, to address this, we propose a practical solution to UDA for segmentation with a black-box segmentation model trained in the source domain only, rather than original source data or a white-box source model. Specifically, we resort to a knowledge distillation scheme with exponential mixup decay (EMD) to gradually learn target-specific representations. In addition, unsupervised entropy minimization is further applied to regularization of the target domain confidence. We evaluated our framework on the BraTS 2018 database, achieving performance on par with white-box source model adaptation approaches.
• Abstract（参考訳）: 非教師付きドメイン適応(UDA)は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインへの知識伝達に広く用いられ、新しいドメインでのラベル付けの難しさに対処している。 従来のソリューションのトレーニングは通常、ソースデータとターゲットドメインデータの両方の存在に依存します。 しかし、ソースドメイン内の大規模で十分にラベル付けされたデータと訓練されたモデルパラメータのプライバシは、クロスセンター/ドメインのコラボレーションの主要な関心事となる。 そこで本研究では,元データやWhite-boxソースモデルではなく,ソースドメインでのみトレーニングされたブラックボックスセグメンテーションモデルを用いて,UDAのセグメンテーションのための実用的なソリューションを提案する。 具体的には,指数混合崩壊(EMD)を伴う知識蒸留方式を用いて,ターゲット固有表現を徐々に学習する。 さらに、対象領域の信頼度を正規化するために、教師なしエントロピー最小化がさらに適用される。 brats 2018データベース上でフレームワークを評価し,ホワイトボックスのソースモデル適応アプローチと同等のパフォーマンスを実現しました。

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