論文の概要: Polycentric Clustering and Structural Regularization for Source-free Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07463v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 02:20:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 16:53:35.391275
• Title: Polycentric Clustering and Structural Regularization for Source-free Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ソースフリー非教師なしドメイン適応のための多中心クラスタリングと構造規則化
• Authors: Xinyu Guan, Han Sun, Ningzhong Liu, Huiyu Zhou
• Abstract要約: Source-Free Domain Adaptation (SFDA)は、訓練済みのソースモデルから学習した知識を未確認のターゲットドメインに転送することで、ドメイン適応問題を解決することを目的としている。 既存のほとんどのメソッドは、機能プロトタイプを生成することによって、ターゲットデータに擬似ラベルを割り当てる。 本稿では,PCSRと命名された新しいフレームワークを,クラス内多中心クラスタリングおよび構造規則化戦略を通じてSFDAに取り組むために提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.952542421577487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Source-Free Domain Adaptation (SFDA) aims to solve the domain adaptation problem by transferring the knowledge learned from a pre-trained source model to an unseen target domain. Most existing methods assign pseudo-labels to the target data by generating feature prototypes. However, due to the discrepancy in the data distribution between the source domain and the target domain and category imbalance in the target domain, there are severe class biases in the generated feature prototypes and noisy pseudo-labels. Besides, the data structure of the target domain is often ignored, which is crucial for clustering. In this paper, a novel framework named PCSR is proposed to tackle SFDA via a novel intra-class Polycentric Clustering and Structural Regularization strategy. Firstly, an inter-class balanced sampling strategy is proposed to generate representative feature prototypes for each class. Furthermore, k-means clustering is introduced to generate multiple clustering centers for each class in the target domain to obtain robust pseudo-labels. Finally, to enhance the model's generalization, structural regularization is introduced for the target domain. Extensive experiments on three UDA benchmark datasets show that our method performs better or similarly against the other state of the art methods, demonstrating our approach's superiority for visual domain adaptation problems.
• Abstract（参考訳）: source-free domain adaptation (sfda) は、事前学習したソースモデルから学んだ知識を対象領域に移すことで、ドメイン適応問題を解決することを目的としている。 ほとんどの既存メソッドは、機能プロトタイプを生成することによって、ターゲットデータに擬似ラベルを割り当てる。 しかし、ソースドメインとターゲットドメインとの間のデータ分布のばらつきと、ターゲットドメインにおけるカテゴリの不均衡のため、生成された機能プロトタイプとノイズの多い擬似ラベルには厳しいクラスバイアスがある。 さらに、ターゲットドメインのデータ構造は無視されることが多く、クラスタリングには不可欠である。 本稿では,PCSRと命名された新しいフレームワークを,クラス内多中心クラスタリングおよび構造規則化戦略を通じてSFDAに取り組むために提案する。 まず,クラス間バランスの取れたサンプリング戦略を提案し,各クラスに代表的特徴プロトタイプを生成する。 さらに、k平均クラスタリングを導入して、ターゲットドメインの各クラスの複数のクラスタリングセンタを生成し、堅牢な擬似ラベルを得る。 最後に、モデル一般化を強化するために、対象領域に対して構造正則化を導入する。 3つのUDAベンチマークデータセットの大規模な実験により、我々の手法は、他の手法と比較して、より良い、または類似した性能を示し、視覚領域適応問題に対するアプローチの優位性を示す。

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