論文の概要: Single-Shot Domain Adaptation via Target-Aware Generative Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16692v1
• Date: Sat, 29 Oct 2022 20:53:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 15:04:28.187260
• Title: Single-Shot Domain Adaptation via Target-Aware Generative Augmentation
• Title（参考訳）: target-aware generative augmentation による単発領域適応
• Authors: Rakshith Subramanyam, Kowshik Thopalli, Spring Berman, Pavan Turaga, Jayaraman J. Thiagarajan
• Abstract要約: 既存手法による拡張は,大規模な分散シフトを扱うには不十分である,と我々は主張する。 本稿では、まず、単一ショットターゲットを用いて、ソースドメインから生成モデルを微調整するSiSTA(Single-Shot Target Augmentations)を提案する。 顔検出において,SiSTAは既存のベースラインよりも最大20%改善できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.17396588958938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of adapting models from a source domain using data from any target domain of interest has gained prominence, thanks to the brittle generalization in deep neural networks. While several test-time adaptation techniques have emerged, they typically rely on synthetic data augmentations in cases of limited target data availability. In this paper, we consider the challenging setting of single-shot adaptation and explore the design of augmentation strategies. We argue that augmentations utilized by existing methods are insufficient to handle large distribution shifts, and hence propose a new approach SiSTA (Single-Shot Target Augmentations), which first fine-tunes a generative model from the source domain using a single-shot target, and then employs novel sampling strategies for curating synthetic target data. Using experiments with a state-of-the-art domain adaptation method, we find that SiSTA produces improvements as high as 20\% over existing baselines under challenging shifts in face attribute detection, and that it performs competitively to oracle models obtained by training on a larger target dataset.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの脆弱な一般化により、任意の対象領域のデータを使用してソースドメインからモデルを適用するという問題が注目されている。 いくつかのテスト時間適応技術が登場したが、それらは通常、ターゲットデータ可用性が制限された場合の合成データ拡張に依存している。 本稿では,単発適応の挑戦的な設定について考察し,拡張戦略の設計について考察する。 そこで,本論文では,既存手法による拡張は大きな分布シフトを扱うには不十分であるとして,まず1発のターゲットを用いてソース領域から生成モデルを微調整し,次に新たなサンプリング戦略を用いて合成対象データのキュレーションを行う新たなアプローチ sista (single-shot target augmentation) を提案する。 現状のドメイン適応手法を用いた実験により,SiSTAは顔属性検出の挑戦的なシフトの下で,既存のベースラインよりも最大20%向上し,より大きなターゲットデータセットでトレーニングしたオラクルモデルと競合して動作することがわかった。

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