論文の概要: Video Unsupervised Domain Adaptation with Deep Learning: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10412v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 05:05:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 15:18:59.897355
• Title: Video Unsupervised Domain Adaptation with Deep Learning: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: ディープラーニングによるビデオ教師なしドメイン適応:包括的調査
• Authors: Yuecong Xu, Haozhi Cao, Zhenghua Chen, Xiaoli Li, Lihua Xie, Jianfei Yan
• Abstract要約: 行動認識などのビデオ分析タスクは、スマートヘルスケアなどの分野における応用の増大に対して、研究の関心が高まっている。 既存のデータセットでトレーニングされたビデオモデルは、現実世界のアプリケーションに直接デプロイした場合、大幅にパフォーマンスが低下する。 ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインにビデオモデルを適用するために、ビデオアン教師付きドメイン適応(VUDA)が導入される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.07416146904177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Video analysis tasks such as action recognition have received increasing research interest with growing applications in fields such as smart healthcare, thanks to the introduction of large-scale datasets and deep learning-based representations. However, video models trained on existing datasets suffer from significant performance degradation when deployed directly to real-world applications due to domain shifts between the training public video datasets (source video domains) and real-world videos (target video domains). Further, with the high cost of video annotation, it is more practical to use unlabeled videos for training. To tackle performance degradation and address concerns in high video annotation cost uniformly, the video unsupervised domain adaptation (VUDA) is introduced to adapt video models from the labeled source domain to the unlabeled target domain by alleviating video domain shift, improving the generalizability and portability of video models. This paper surveys recent progress in VUDA with deep learning. We begin with the motivation of VUDA, followed by its definition, and recent progress of methods for both closed-set VUDA and VUDA under different scenarios, and current benchmark datasets for VUDA research. Eventually, future directions are provided to promote further VUDA research.
• Abstract（参考訳）: 大規模データセットとディープラーニングに基づく表現の導入により、アクション認識などのビデオ分析タスクは、スマートヘルスケアなどの分野のアプリケーションの成長において、研究の関心が高まっている。 しかし、既存のデータセットでトレーニングされたビデオモデルは、公開ビデオデータセット(ソースビデオドメイン)と実際のビデオ(ターゲットビデオドメイン)の間のドメインシフトのため、実世界のアプリケーションに直接デプロイした場合、パフォーマンスが著しく低下する。 さらに,ビデオアノテーションのコストが高いため,未収録映像をトレーニングに使用する方が実用的である。 ビデオアノテーションコストの均一化を図るため、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインへのビデオモデルを適応させるために、ビデオドメインシフトを緩和し、ビデオモデルの一般化性とポータビリティを向上させるために、ビデオアン教師付きドメイン適応(VUDA)を導入している。 本稿では,深層学習によるVUDAの最近の進歩について調査する。 VUDAのモチベーションはVUDAの定義に続き、VUDAとVUDAの両方を異なるシナリオで扱う手法の最近の進歩と、VUDA研究のための現在のベンチマークデータセットから始まる。 最終的には、さらなるVUDA研究を促進するための今後の方向性が提供される。

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