論文の概要: Unsupervised Domain Adaptation via Style-Aware Self-intermediate Domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01870v1
- Date: Mon, 5 Sep 2022 10:06:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-07 12:33:45.234913
- Title: Unsupervised Domain Adaptation via Style-Aware Self-intermediate Domain
- Title（参考訳）: スタイル認識型自己中間ドメインによる教師なしドメイン適応
- Authors: Lianyu Wang, Meng Wang, Daoqiang Zhang and Huazhu Fu
- Abstract要約: 非教師なしドメイン適応(UDA)は、ラベル豊富なソースドメインから関連するがラベルのないターゲットドメインに知識を伝達する、かなりの注目を集めている。
本研究では,大規模なドメインギャップと伝達知識を橋渡しし,クラス非ネイティブ情報の損失を軽減するために,SAFF(style-aware feature fusion)法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.08301776698373
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) has attracted considerable attention,
which transfers knowledge from a label-rich source domain to a related but
unlabeled target domain. Reducing inter-domain differences has always been a
crucial factor to improve performance in UDA, especially for tasks where there
is a large gap between source and target domains. To this end, we propose a
novel style-aware feature fusion method (SAFF) to bridge the large domain gap
and transfer knowledge while alleviating the loss of class-discriminative
information. Inspired by the human transitive inference and learning ability, a
novel style-aware self-intermediate domain (SSID) is investigated to link two
seemingly unrelated concepts through a series of intermediate auxiliary
synthesized concepts. Specifically, we propose a novel learning strategy of
SSID, which selects samples from both source and target domains as anchors, and
then randomly fuses the object and style features of these anchors to generate
labeled and style-rich intermediate auxiliary features for knowledge transfer.
Moreover, we design an external memory bank to store and update specified
labeled features to obtain stable class features and class-wise style features.
Based on the proposed memory bank, the intra- and inter-domain loss functions
are designed to improve the class recognition ability and feature
compatibility, respectively. Meanwhile, we simulate the rich latent feature
space of SSID by infinite sampling and the convergence of the loss function by
mathematical theory. Finally, we conduct comprehensive experiments on commonly
used domain adaptive benchmarks to evaluate the proposed SAFF, and the
experimental results show that the proposed SAFF can be easily combined with
different backbone networks and obtain better performance as a plug-in-plug-out
module.
- Abstract（参考訳）: 非教師なしドメイン適応(UDA)は、ラベル豊富なソースドメインから関連するがラベルのないターゲットドメインに知識を伝達する、かなりの注目を集めている。
ドメイン間の差異を減らすことは、特にソースとターゲットドメインの間に大きなギャップがあるタスクにおいて、UDAのパフォーマンスを改善する上で、常に重要な要素である。
そこで本研究では,クラス識別情報の喪失を軽減しつつ,大きなドメインギャップと伝達知識を橋渡しする,SAFF(style-aware feature fusion)手法を提案する。
ヒトの推移的推論と学習能力にインスパイアされた新しいスタイル認識型自己中間ドメイン (SSID) を探索し、一連の中間的合成概念を通して2つの非関連概念を結びつける。
具体的には、ソースドメインとターゲットドメインの両方からサンプルをアンカーとして選択し、アンカーのオブジェクトとスタイルの特徴をランダムに融合させ、ラベル付きおよびスタイルリッチな中間特徴を生成するSSIDの新しい学習戦略を提案する。
さらに,外部メモリバンクの設計を行い,指定されたラベル付き特徴を格納・更新し,安定したクラス機能とクラスワイズスタイル機能を得る。
提案したメモリバンクに基づいて,ドメイン内損失関数とドメイン間損失関数をそれぞれ,クラス認識能力と機能互換性を改善するように設計されている。
一方,無限サンプリングによるssidの豊富な潜在特徴空間と,数理理論による損失関数の収束をシミュレートする。
最後に,一般的なドメイン適応ベンチマークを用いた包括的実験を行い,提案するsaffを異なるバックボーンネットワークと組み合わせることで,プラグイン・プラグイン・アウトモジュールとしての性能向上が期待できることを示した。
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