論文の概要: Local Context-Aware Active Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12856v1
• Date: Fri, 26 Aug 2022 20:08:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-30 13:14:13.954332
• Title: Local Context-Aware Active Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ローカルコンテキスト対応アクティブドメイン適応
• Authors: Tao Sun, Cheng Lu, Haibin Ling
• Abstract要約: Active Domain Adaptation (ADA)は、選択されたターゲットサンプルのラベルをクエリして、関連するソースドメインからターゲットドメインへのモデル適応を支援する。 既存のADAメソッドは、クエリされたデータのローカルコンテキストを完全に活用していない。 本稿では2つの重要なモジュールから構成されるローカルコンテキスト対応アクティブドメイン適応(LADA)の新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.9977759320565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active Domain Adaptation (ADA) queries the label of selected target samples to help adapting a model from a related source domain to a target domain. It has attracted increasing attention recently due to its promising performance with minimal labeling cost. Nevertheless, existing ADA methods have not fully exploited the local context of queried data, which is important to ADA, especially when the domain gap is large. In this paper, we propose a novel framework of Local context-aware Active Domain Adaptation (LADA), which is composed of two key modules. The Local context-aware Active Selection (LAS) module selects target samples whose class probability predictions are inconsistent with their neighbors. The Local context-aware Model Adaptation (LMA) module refines a model with both queried samples and their expanded neighbors, regularized by a context-preserving loss. Extensive experiments show that LAS selects more informative samples than existing active selection strategies. Furthermore, equipped with LMA, the full LADA method outperforms state-of-the-art ADA solutions on various benchmarks. Code is available at https://github.com/tsun/LADA.
• Abstract（参考訳）: Active Domain Adaptation (ADA)は、選択されたターゲットサンプルのラベルをクエリして、関連するソースドメインからターゲットドメインへのモデル適応を支援する。 ラベル付けコストの最小化による有望なパフォーマンスのため、最近注目を集めている。 それでも、既存のADAメソッドはクエリされたデータのローカルコンテキストを完全に活用していない。 本稿では,2つの主要なモジュールから構成されるローカルコンテキスト対応アクティブドメイン適応(LADA)の新しいフレームワークを提案する。 Local context-aware Active Selection (LAS)モジュールは、クラス確率予測が隣人と矛盾するターゲットサンプルを選択する。 Local context-aware Model Adaptation (LMA)モジュールは、クエリされたサンプルと拡張された隣人の両方でモデルを洗練する。 広範囲な実験により、LASは既存のアクティブな選択戦略よりも情報的なサンプルを選択することが示されている。 さらに、LMAを用いて、LADA法は様々なベンチマークで最先端のADAソリューションより優れている。 コードはhttps://github.com/tsun/LADA.comで入手できる。

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