論文の概要: Feature Alignment by Uncertainty and Self-Training for Source-Free Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14888v1
• Date: Wed, 31 Aug 2022 14:28:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 13:09:07.608510
• Title: Feature Alignment by Uncertainty and Self-Training for Source-Free Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 非教師なし領域適応のための不確実性と自己訓練による特徴調整
• Authors: JoonHo Lee and Gyemin Lee
• Abstract要約: ほとんどの教師なし領域適応(UDA)手法は、ラベル付きソースイメージがモデル適応中に利用できると仮定する。 本稿では,事前学習したソースモデルと未ラベルのターゲット画像のみを用いる,ソースフリーなUDA手法を提案する。 本手法は,データ拡張を取り入れ,特徴発生器を2つの整合性目標で訓練することにより,アレータリックな不確実性を捕捉する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6498361958317636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most unsupervised domain adaptation (UDA) methods assume that labeled source images are available during model adaptation. However, this assumption is often infeasible owing to confidentiality issues or memory constraints on mobile devices. To address these problems, we propose a simple yet effective source-free UDA method that uses only a pre-trained source model and unlabeled target images. Our method captures the aleatoric uncertainty by incorporating data augmentation and trains the feature generator with two consistency objectives. The feature generator is encouraged to learn consistent visual features away from the decision boundaries of the head classifier. Inspired by self-supervised learning, our method promotes inter-space alignment between the prediction space and the feature space while incorporating intra-space consistency within the feature space to reduce the domain gap between the source and target domains. We also consider epistemic uncertainty to boost the model adaptation performance. Extensive experiments on popular UDA benchmarks demonstrate that the performance of our approach is comparable or even superior to vanilla UDA methods without using source images or network modifications.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの教師なし領域適応(UDA)手法は、ラベル付きソースイメージがモデル適応中に利用できると仮定する。 しかし、この仮定は、モバイルデバイスの機密性問題やメモリ制限のため、しばしば実現不可能である。 これらの問題に対処するために,事前学習したソースモデルと未ラベルのターゲット画像のみを用いる,シンプルで効果的なソースフリーなUDA手法を提案する。 本手法は,データ拡張を取り入れ,特徴発生器を2つの整合性目標で訓練することにより,アレタリック不確実性を捉える。 特徴生成器は、頭部分類器の決定境界から一貫した視覚的特徴を学習することを推奨する。 自己教師あり学習に触発されて,予測空間と特徴空間との空間間アライメントを促進するとともに,特徴空間内に空間内一貫性を組み込んで,ソース領域と対象領域の間のドメイン間ギャップを低減する。 また,モデルの適応性を高めるために認識の不確かさも考慮する。 一般的なUDAベンチマークの大規模な実験により、我々のアプローチは、ソースイメージやネットワーク修正を使わずに、バニラUDA手法と同等か、あるいは同等であることが示された。

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