論文の概要: Reconciling a Centroid-Hypothesis Conflict in Source-Free Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03795v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 17:23:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 16:34:06.936468
• Title: Reconciling a Centroid-Hypothesis Conflict in Source-Free Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ソースフリードメイン適応におけるcentroid-hypothesis conflictの和解
• Authors: Idit Diamant, Roy H. Jennings, Oranit Dror, Hai Victor Habi, Arnon Netzer
• Abstract要約: ソースフリードメイン適応(SFDA)は、ソースドメインから未ラベルのターゲットドメインに学習した知識を転送することを目的としている。 SFDAの主な課題の1つは、ドメインのミスアライメントによるエラーの蓄積を減らすことである。 本稿では,エントロピー最小化目標を擬似ラベルのクロスエントロピーと整合させることにより,この対立を和らげることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.879782260984692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Source-free domain adaptation (SFDA) aims to transfer knowledge learned from a source domain to an unlabeled target domain, where the source data is unavailable during adaptation. Existing approaches for SFDA focus on self-training usually including well-established entropy minimization techniques. One of the main challenges in SFDA is to reduce accumulation of errors caused by domain misalignment. A recent strategy successfully managed to reduce error accumulation by pseudo-labeling the target samples based on class-wise prototypes (centroids) generated by their clustering in the representation space. However, this strategy also creates cases for which the cross-entropy of a pseudo-label and the minimum entropy have a conflict in their objectives. We call this conflict the centroid-hypothesis conflict. We propose to reconcile this conflict by aligning the entropy minimization objective with that of the pseudo labels' cross entropy. We demonstrate the effectiveness of aligning the two loss objectives on three domain adaptation datasets. In addition, we provide state-of-the-art results using up-to-date architectures also showing the consistency of our method across these architectures.
• Abstract（参考訳）: ソースフリードメイン適応(Source-free domain adapt, SFDA)は、ソースドメインから学習した知識をラベルのないターゲットドメインに転送することを目的としている。 SFDAの既存のアプローチは通常、確立されたエントロピー最小化技術を含む自己学習に焦点を当てている。 SFDAの主な課題の1つは、ドメインのミスアライメントによるエラーの蓄積を減らすことである。 最近の戦略は、表現空間におけるクラスタリングによって生成されたクラス毎のプロトタイプ(センタロイド)に基づいてターゲットサンプルを擬似ラベル付けすることで、エラーの蓄積を減らすことに成功した。 しかし、この戦略はまた、擬似ラベルのクロスエントロピーと最小エントロピーが目的に衝突するケースを生み出している。 我々はこの紛争をセントロイド・ヒポテシス紛争と呼ぶ。 本稿では,エントロピー最小化目標を擬似ラベルのクロスエントロピーと整合させることにより,この矛盾を解消することを提案する。 3つの領域適応データセットに2つの損失目標を整列させることの有効性を示す。 さらに,最新のアーキテクチャを用いて最新の結果を提供するとともに,これらのアーキテクチャ間でのメソッドの一貫性も示す。

関連論文リスト

• High-order Neighborhoods Know More: HyperGraph Learning Meets Source-free Unsupervised Domain Adaptation [34.08681468394247]
  Source-free Unsupervised Domain Adaptationは、未学習のソースモデルと未学習のターゲットモデルにのみアクセスすることで、ターゲットサンプルを分類することを目的としている。 既存の手法は、通常、対象サンプル間のペアワイズ関係を利用して、これらのサンプルを意味的特徴に基づいてクラスタリングすることで、それらの相関関係を見つけようとする。 本研究では、高次近傍関係を利用して、ドメインシフト効果を明示的に考慮した新しいSFDA法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-11T05:07:43Z)
• Polycentric Clustering and Structural Regularization for Source-free Unsupervised Domain Adaptation [20.952542421577487]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T02:20:48Z)
• Generative Domain Adaptation for Face Anti-Spoofing [38.12738183385737]
  教師なしドメイン適応(UDA)に基づくアンチスプーフィングアプローチは、ターゲットシナリオに対する有望なパフォーマンスのために注目を集めている。 既存のUDA FASメソッドは、通常、セマンティックな高レベルの機能の分布を整列することで、トレーニングされたモデルをターゲットドメインに適合させる。 対象データをモデルに直接適合させ、画像翻訳により対象データをソースドメインスタイルにスタイリングし、さらに、訓練済みのソースモデルにスタイリングされたデータを入力して分類する、UDA FASの新しい視点を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T16:24:57Z)
• Source-Free Domain Adaptation via Distribution Estimation [106.48277721860036]
  ドメイン適応は、ラベル付きソースドメインから学んだ知識を、データ分散が異なるラベル付きターゲットドメインに転送することを目的としています。 近年,ソースフリードメイン適応 (Source-Free Domain Adaptation, SFDA) が注目されている。 本研究では,SFDA-DEと呼ばれる新しいフレームワークを提案し,ソース分布推定によるSFDAタスクに対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-24T12:22:19Z)
• Target and Task specific Source-Free Domain Adaptive Image Segmentation [73.78898054277538]
  ソースフリー領域適応画像分割のための2段階のアプローチを提案する。 我々は,高エントロピー領域を抑えつつ,ターゲット固有の擬似ラベルを生成することに注力する。 第2段階では、タスク固有の表現にネットワークを適用することに重点を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T17:50:22Z)
• Few Shot Generative Model Adaption via Relaxed Spatial Structural Alignment [130.84010267004803]
  限られたデータでGAN(Generative Adversarial Network)を訓練することは難しい課題である。 実現可能な解決策は、大規模なソースドメインで十分に訓練されたGANから始め、ターゲットドメインにいくつかのサンプルで適応することである。 本研究では,適応時の対象生成モデルのキャリブレーションを行うための緩和された空間構造アライメント手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-06T14:26:25Z)
• Unsupervised and self-adaptative techniques for cross-domain person re-identification [82.54691433502335]
  非重複カメラにおける人物再識別(ReID)は難しい課題である。 Unsupervised Domain Adaptation(UDA)は、ソースで訓練されたモデルから、IDラベルアノテーションなしでターゲットドメインへの機能学習適応を実行するため、有望な代替手段です。 本稿では,新しいオフライン戦略によって生成されたサンプルのトリプレットを利用する,UDAベースのReID手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-21T23:58:39Z)
• Alleviating Semantic-level Shift: A Semi-supervised Domain Adaptation Method for Semantic Segmentation [97.8552697905657]
  このタスクの重要な課題は、ソースとターゲットドメイン間のデータ分散の相違を緩和する方法である。 本稿では,グローバルな視点とローカルな視点の両方から分布の整合性を促進できるASS(Alleviating Semantic-level Shift)を提案する。 GTA5、Cityscapes、Synthia、Cityscapesの2つのドメイン適応タスクにASSを適用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-02T03:25:05Z)
• Contradictory Structure Learning for Semi-supervised Domain Adaptation [67.89665267469053]
  現在の逆順応法は、クロスドメインの特徴を整列させようとする。 1)条件分布ミスマッチ、2)決定境界のソース領域へのバイアス。 本稿では,対向構造の学習を統一することで,半教師付きドメイン適応のための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-06T22:58:20Z)
• Partially-Shared Variational Auto-encoders for Unsupervised Domain Adaptation with Target Shift [11.873435088539459]
  本稿では,教師なしドメイン適応(UDA)の目標シフトを考慮した新しいアプローチを提案する。 提案手法は部分共有変分オートエンコーダ (PS-VAE) であり, 特徴分布マッチングの代わりにペアワイズな特徴アライメントを用いる。 PS-VAEは、ラベル関連コンテンツを保存しながら、CycleGANベースのアーキテクチャで各サンプルの変換ドメインを相互変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-22T06:41:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。