論文の概要: Cross-Domain Few-Shot Classification via Inter-Source Stylization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08015v1
• Date: Wed, 17 Aug 2022 01:44:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-18 12:50:59.257025
• Title: Cross-Domain Few-Shot Classification via Inter-Source Stylization
• Title（参考訳）: ソース間スチル化によるクロスドメインFew-Shot分類
• Authors: Huali Xu, Li Liu
• Abstract要約: Cross-Domain Few Shot Classification (CDFSC) は、限られた教師付き情報でターゲットタスクを解決する。 MDA(Multisource Domain Adaptation)にインスパイアされた最近の研究は、パフォーマンスを改善するために複数のドメインを導入している。 本稿では,MCDFSC (Multisource CDFSC set) について述べる。 本稿では,CNNの帰納バイアスを考慮し,新たなMCDFSC設定のためのソース間スタイリングネットワーク(ISSNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.773772558834361
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-Domain Few Shot Classification (CDFSC) leverages prior knowledge learned from a supervised auxiliary dataset to solve a target task with limited supervised information available, where the auxiliary and target datasets come from the different domains. It is challenging due to the domain shift between these datasets. Inspired by Multisource Domain Adaptation (MDA), the recent works introduce the multiple domains to improve the performance. However, they, on the one hand, evaluate only on the benchmark with natural images, and on the other hand, they need many annotations even in the source domains can be costly. To address the above mentioned issues, this paper explore a new Multisource CDFSC setting (MCDFSC) where only one source domain is fully labeled while the rest source domains remain unlabeled. These sources are from different fileds, means they are not only natural images. Considering the inductive bias of CNNs, this paper proposed Inter-Source stylization network (ISSNet) for this new MCDFSC setting. It transfers the styles of unlabeled sources to labeled source, which expands the distribution of labeled source and further improves the model generalization ability. Experiments on 8 target datasets demonstrate ISSNet effectively suppresses the performance degradation caused by different domains.
• Abstract（参考訳）: Cross-Domain Few Shot Classification (CDFSC)は、教師付き補助データセットから学んだ事前知識を活用して、教師付き情報が限られているターゲットタスクを解決する。 これらのデータセット間のドメインシフトのため、これは難しい。 MDA(Multisource Domain Adaptation)に触発された最近の研究は、パフォーマンスを改善するために複数のドメインを導入している。 しかし、一方、彼らは、自然なイメージでベンチマークでのみ評価し、他方で、ソースドメインでも多くのアノテーションが必要であることは、コストがかかる可能性がある。 上記の問題に対処するため,本論文では,1つのソースドメインのみがラベル付けされ,残りのソースドメインはラベル付けされていないという,新しいMultisource CDFSC設定(MCDFSC)について検討する。 これらの情報源は異なる出願物から来ているため、自然画像だけではない。 本稿では,cnnのインダクティブバイアスを考慮した新しいmcdfsc設定のためのソース間スタイライゼーションネットワーク (issnet) を提案する。 ラベル付きソースのスタイルをラベル付きソースに転送し、ラベル付きソースの配布を拡大し、モデル一般化能力をさらに向上する。 8つのターゲットデータセットの実験では、ISSNetは異なるドメインによるパフォーマンス劣化を効果的に抑制している。

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