論文の概要: PoliTO-IIT-CINI Submission to the EPIC-KITCHENS-100 Unsupervised Domain
Adaptation Challenge for Action Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04525v1
- Date: Fri, 9 Sep 2022 21:03:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-13 13:07:37.080920
- Title: PoliTO-IIT-CINI Submission to the EPIC-KITCHENS-100 Unsupervised Domain
Adaptation Challenge for Action Recognition
- Title（参考訳）: EPIC-KITCHENS-100へのPolito-IIT-CINIのサブミッション
- Authors: Mirco Planamente, Gabriele Goletto, Gabriele Trivigno, Giuseppe
Averta, Barbara Caputo
- Abstract要約: 本報告では,EPIC-Kitchens-100 Unsupervised Domain Adaptation Challenge in Action Recognitionへの提出の技術的詳細について述べる。
我々はRelative Norm Alignment (RNA)と呼ばれる最近のドメイン一般化手法を最初に利用した。
第二に、この手法を非競合対象データに拡張し、教師なしの方法でモデルが対象分布に適応することを可能にした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.496889090237232
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this report, we describe the technical details of our submission to the
EPIC-Kitchens-100 Unsupervised Domain Adaptation (UDA) Challenge in Action
Recognition. To tackle the domain-shift which exists under the UDA setting, we
first exploited a recent Domain Generalization (DG) technique, called Relative
Norm Alignment (RNA). Secondly, we extended this approach to work on unlabelled
target data, enabling a simpler adaptation of the model to the target
distribution in an unsupervised fashion. To this purpose, we included in our
framework UDA algorithms, such as multi-level adversarial alignment and
attentive entropy. By analyzing the challenge setting, we notice the presence
of a secondary concurrence shift in the data, which is usually called
environmental bias. It is caused by the existence of different environments,
i.e., kitchens. To deal with these two shifts (environmental and temporal), we
extended our system to perform Multi-Source Multi-Target Domain Adaptation.
Finally, we employed distinct models in our final proposal to leverage the
potential of popular video architectures, and we introduced two more losses for
the ensemble adaptation. Our submission (entry 'plnet') is visible on the
leaderboard and ranked in 2nd position for 'verb', and in 3rd position for both
'noun' and 'action'.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、epic-kitchens-100unsupervised domain adaptation (uda) challenge in action recognitionの技術的詳細について述べる。
UDA設定下で存在するドメインシフトに対処するために、私たちは最近、Relative Norm Alignment (RNA)と呼ばれるドメイン一般化(DG)技術を利用した。
第二に、この手法を非競合対象データに拡張し、教師なしの方法でモデルが対象分布に適応することを可能にした。
この目的のために、我々は、多レベル対向アライメントや注意エントロピーなどのUDAアルゴリズムをフレームワークに組み込んだ。
課題を解析することにより、通常環境バイアスと呼ばれるデータに二次的コンカレンスシフトが存在することに気づく。
それは、異なる環境、すなわちキッチンの存在によって引き起こされる。
これら2つのシフト(環境と時間)に対処するため,マルチソースマルチターゲットドメイン適応を行うようシステムを拡張した。
最後に,人気のあるビデオアーキテクチャの可能性を活用するため,最終提案では異なるモデルを採用し,アンサンブル適応にさらに2つの損失を導入した。
我々の提出(エントリー「plnet」)は、リーダーボードに表示され、第2位は「動詞」、第3位は「名詞」と「アクション」の両方にランク付けされます。
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