論文の概要: Boosting Novel Category Discovery Over Domains with Soft Contrastive Learning and All-in-One Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11262v3
• Date: Sun, 23 Jul 2023 07:18:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 00:32:37.384656
• Title: Boosting Novel Category Discovery Over Domains with Soft Contrastive Learning and All-in-One Classifier
• Title（参考訳）: ソフトコントラスト学習とオールインワン分類器を用いた新しいカテゴリー発見の促進
• Authors: Zelin Zang, Lei Shang, Senqiao Yang, Fei Wang, Baigui Sun, Xuansong Xie, Stan Z. Li
• Abstract要約: 非教師なしドメイン適応(UDA)は、ラベルリッチソースドメインからラベルスカースターゲットドメインへの知識の転送に非常に効果的であることが証明されている。 標的領域に新たなカテゴリが存在することは、オープンセットドメイン適応(ODA)とユニバーサルドメイン適応(UNDA)の発展につながっている。 SAN(Soft-Contrastive All-in-one Network)と呼ばれるフレームワークが,ODAおよびUNDAタスクに対して提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.821743383552864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) has proven to be highly effective in transferring knowledge from a label-rich source domain to a label-scarce target domain. However, the presence of additional novel categories in the target domain has led to the development of open-set domain adaptation (ODA) and universal domain adaptation (UNDA). Existing ODA and UNDA methods treat all novel categories as a single, unified unknown class and attempt to detect it during training. However, we found that domain variance can lead to more significant view-noise in unsupervised data augmentation, which affects the effectiveness of contrastive learning (CL) and causes the model to be overconfident in novel category discovery. To address these issues, a framework named Soft-contrastive All-in-one Network (SAN) is proposed for ODA and UNDA tasks. SAN includes a novel data-augmentation-based soft contrastive learning (SCL) loss to fine-tune the backbone for feature transfer and a more human-intuitive classifier to improve new class discovery capability. The SCL loss weakens the adverse effects of the data augmentation view-noise problem which is amplified in domain transfer tasks. The All-in-One (AIO) classifier overcomes the overconfidence problem of current mainstream closed-set and open-set classifiers. Visualization and ablation experiments demonstrate the effectiveness of the proposed innovations. Furthermore, extensive experiment results on ODA and UNDA show that SAN outperforms existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 非教師なしドメイン適応(UDA)は、ラベルリッチソースドメインからラベルスカースターゲットドメインへの知識の転送に非常に効果的であることが証明されている。 しかし、対象領域に新たなカテゴリを追加することで、open-set domain adaptation (oda) と universal domain adaptation (unda) が開発された。 既存のOdaおよびUNDAメソッドは、すべての新しいカテゴリを単一の統一された未知のクラスとして扱い、トレーニング中にそれを検出しようとする。 しかし, 領域の分散は, 教師なしデータ拡張において, 比較学習(CL)の有効性に影響を及ぼし, 新たなカテゴリー発見においてモデルが過度に信頼される原因となりうる。 これらの課題に対処するため,ODAおよびUNDAタスクに対して,Soft-Contrastive All-in-one Network (SAN) というフレームワークを提案する。 SANには、特徴伝達のためのバックボーンを微調整する新しいデータ拡張ベースのソフトコントラスト学習(SCL)と、新しいクラス発見機能を改善するためのより人間の直感的な分類器が含まれている。 SCL損失は、ドメイン転送タスクで増幅されたデータ拡張ビューノイズ問題の悪影響を弱める。 All-in-One(AIO)分類器は、現在の主流閉集合および開集合分類器の過信問題を克服する。 可視化およびアブレーション実験は、提案されたイノベーションの有効性を示す。 さらに、織田とUNDAの広範な実験結果から、SANは既存の最先端手法よりも優れていることが示された。

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