論文の概要: Self-training via Metric Learning for Source-Free Domain Adaptation of Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04227v2
• Date: Tue, 9 Apr 2024 13:30:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 20:55:40.630785
• Title: Self-training via Metric Learning for Source-Free Domain Adaptation of Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションの音源自由領域適応のためのメトリック学習による自己学習
• Authors: Ibrahim Batuhan Akkaya, Ugur Halici,
• Abstract要約: 教師なしのドメイン適応手法は、事前訓練されたソースドメインモデルとラベルなしのターゲットドメインデータを用いて、ターゲットドメインのモデルをトレーニングすることを目的としている。 従来の手法では、通常擬似ラベルによる自己学習が用いられており、予測信頼度に基づいてしきい値付けされることが多い。 本稿では,教師ネットワークからの全ての予測を用いて,学生ネットワークを訓練する平均教師モデルを導入することによって,新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1460691683829825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised source-free domain adaptation methods aim to train a model for the target domain utilizing a pretrained source-domain model and unlabeled target-domain data, particularly when accessibility to source data is restricted due to intellectual property or privacy concerns. Traditional methods usually use self-training with pseudo-labeling, which is often subjected to thresholding based on prediction confidence. However, such thresholding limits the effectiveness of self-training due to insufficient supervision. This issue becomes more severe in a source-free setting, where supervision comes solely from the predictions of the pre-trained source model. In this study, we propose a novel approach by incorporating a mean-teacher model, wherein the student network is trained using all predictions from the teacher network. Instead of employing thresholding on predictions, we introduce a method to weight the gradients calculated from pseudo-labels based on the reliability of the teacher's predictions. To assess reliability, we introduce a novel approach using proxy-based metric learning. Our method is evaluated in synthetic-to-real and cross-city scenarios, demonstrating superior performance compared to existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 非教師なしのドメイン適応手法は、事前訓練されたソースドメインモデルとラベルなしのターゲットドメインデータ、特に知的財産権やプライバシー上の懸念によりソースデータへのアクセシビリティが制限された場合に、ターゲットドメインのモデルをトレーニングすることを目的としている。 従来の手法では、通常擬似ラベルによる自己学習が用いられており、予測信頼度に基づいてしきい値付けされることが多い。 しかし、このようなしきい値設定は、監督が不十分なため、自己訓練の有効性を制限している。 この問題は、事前訓練されたソースモデルの予測からのみ監督される、ソースフリーな環境ではより深刻になる。 本研究では,教師ネットワークからの全ての予測を用いて,学生ネットワークを訓練する平均教師モデルを導入することによって,新しいアプローチを提案する。 予測にしきい値を用いる代わりに,教師の予測の信頼性に基づいて擬似ラベルから算出した勾配を重み付けする手法を提案する。 信頼性を評価するために,プロキシベースのメトリクス学習を用いた新しい手法を提案する。 提案手法は, 既存の最先端手法と比較して優れた性能を示すため, 合成・実・都市間シナリオにおいて評価される。

関連論文リスト

• Prior-guided Source-free Domain Adaptation for Human Pose Estimation [24.50953879583841]
  2次元人間のポーズ推定のためのドメイン適応法は、典型的にはソースデータへの連続的なアクセスを必要とする。 我々は、人気のある平均教師フレームワークを基盤とした擬似ラベル方式である、事前指導型自己学習(POST)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-26T20:30:04Z)
• Improving Adaptive Conformal Prediction Using Self-Supervised Learning [72.2614468437919]
  我々は、既存の予測モデルの上に自己教師付きプレテキストタスクを持つ補助モデルを訓練し、自己教師付きエラーを付加的な特徴として用いて、非整合性スコアを推定する。 合成データと実データの両方を用いて、効率(幅)、欠陥、共形予測間隔の超過といった付加情報の利点を実証的に実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T18:57:14Z)
• Dual Moving Average Pseudo-Labeling for Source-Free Inductive Domain Adaptation [45.024029784248825]
  教師なしドメイン適応は、ソースからターゲットドメインに知識を適用することによって、ディープラーニングにおけるデータアノテーションへの依存を減らす。 プライバシと効率上の懸念に対して、ソースフリーなドメイン適応は、トレーニング済みのソースモデルをラベルなしのターゲットドメインに適応することにより、教師なしのドメイン適応を拡張します。 本稿では,DMAPL (Dual moving Average Pseudo-Labeling) という半教師付きファインチューニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T23:20:13Z)
• Leveraging Unlabeled Data to Predict Out-of-Distribution Performance [63.740181251997306]
  実世界の機械学習デプロイメントは、ソース(トレーニング)とターゲット(テスト)ディストリビューションのミスマッチによって特徴づけられる。 本研究では,ラベル付きソースデータとラベルなしターゲットデータのみを用いて,対象領域の精度を予測する手法を検討する。 本稿では,モデルの信頼度をしきい値として学習し,精度をラベルなし例のごく一部として予測する実践的手法である平均閾値保持信頼度(ATC)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-11T23:01:12Z)
• A Curriculum-style Self-training Approach for Source-Free Semantic Segmentation [91.13472029666312]
  ソースフリーなドメイン適応型セマンティックセマンティックセグメンテーションのためのカリキュラムスタイルの自己学習手法を提案する。 提案手法は, ソースフリーなセマンティックセグメンテーションタスクにおいて, 合成-実-実-実-実-実-実-非実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T10:21:39Z)
• Self-Supervised Noisy Label Learning for Source-Free Unsupervised Domain Adaptation [87.60688582088194]
  新規な自己監督雑音ラベル学習法を提案する。 本手法は最新の結果を容易に達成でき、他の手法を非常に大きなマージンで超えることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T10:51:45Z)
• Source Data-absent Unsupervised Domain Adaptation through Hypothesis Transfer and Labeling Transfer [137.36099660616975]
  Unsupervised Adapt Adaptation (UDA) は、関連性のある異なるラベル付きソースドメインから新しいラベルなしターゲットドメインへの知識の転送を目標としている。 既存のudaメソッドの多くはソースデータへのアクセスを必要としており、プライバシ上の懸念からデータが機密で共有できない場合は適用できない。 本稿では、ソースデータにアクセスする代わりに、トレーニング済みの分類モデルのみを用いて現実的な設定に取り組むことを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T07:28:50Z)
• Grasping Detection Network with Uncertainty Estimation for Confidence-Driven Semi-Supervised Domain Adaptation [17.16216430459064]
  本稿では,信頼駆動型半教師付き学習を用いた新たな把握検出ネットワークを通じて,ドメイン適応が容易なアプローチを提案する。 提案した把握検出ネットワークは,特徴ピラミッドネットワーク(FPN)を利用した予測不確実性推定機構を特に提供し,平均教師半教師学習は,そのような不確実性情報を利用して,信頼度の高い非競合データに対してのみ整合性損失を強調する。 提案したネットワークは,コーネル把握データセット上で高い成功率を達成できることを示すとともに,極めて限られたデータでドメイン適応を行う場合,信頼駆動型平均教師は,元の平均教師と直接訓練を10%以上向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-20T07:42:45Z)
• Rectifying Pseudo Label Learning via Uncertainty Estimation for Domain Adaptive Semantic Segmentation [49.295165476818866]
  本稿では、意味的セグメンテーションの文脈において、ソースドメインからターゲットドメインへの知識伝達の教師なし領域適応に焦点を当てる。 既存のアプローチでは、通常、擬似ラベルを未ラベルのターゲットドメインデータを完全に活用するための基礎的真理とみなす。 本稿では,擬似ラベル学習の修正のために,学習中の予測の不確かさを明示的に推定することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-08T12:37:19Z)

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。