論文の概要: Domain Generalization with Correlated Style Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09950v2
• Date: Sat, 29 Apr 2023 20:42:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 19:02:32.343929
• Title: Domain Generalization with Correlated Style Uncertainty
• Title（参考訳）: 相関型不確かさによるドメインの一般化
• Authors: Zheyuan Zhang, Bin Wang, Debesh Jha, Ugur Demir, Ulas Bagci
• Abstract要約: 我々はCor Style Uncertainity (CSU) という最先端の拡張アプローチを導入する。 CSUは、スタイル統計空間における線形一般化の限界を超え、同時に重要な相関情報を保存する。 本手法の有効性は,多様なクロスドメインコンピュータビジョンと医用画像分類タスクの広範な実験を通じて確立される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.376343462169962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain generalization (DG) approaches intend to extract domain invariant features that can lead to a more robust deep learning model. In this regard, style augmentation is a strong DG method taking advantage of instance-specific feature statistics containing informative style characteristics to synthetic novel domains. However, prior works on style augmentation have disregarded the interdependence amongst distinct feature channels or have solely constrained style augmentation to linear interpolation. In this work, we introduce a cutting-edge augmentation approach named Correlated Style Uncertainty (CSU), which surpasses the limitations of linear interpolation in style statistic space and simultaneously preserves vital correlation information. Our method's efficacy is established through extensive experimentation on diverse cross-domain computer vision and medical imaging classification tasks, namely PACS, Office-Home, and Camelyon17 datasets, as well as the Duke-Market1501 instance retrieval task. The results showcase a remarkable improvement margin over existing state-of-the-art techniques. The source code is available for public use.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化(dg)アプローチは、より堅牢なディープラーニングモデルにつながるドメイン不変機能を抽出することを目的としている。 この点において、スタイル拡張は、合成新規ドメインに対する情報的スタイル特性を含むインスタンス固有の特徴統計を利用する強力なDG手法である。 しかしながら、スタイル拡張に関する先行研究は、異なる特徴チャネル間の相互依存を無視したり、スタイル拡張を線形補間のみに制限している。 本研究では,スタイル統計空間における線形補間の限界を乗り越え,バイタル相関情報を同時に保持する,相関型不確実性(csu)という最先端拡張手法を提案する。 本手法の有効性は,pacs,office-home,camlyon17データセット,duke-market1501インスタンス検索タスクなど,多種多様なクロスドメインコンピュータビジョンおよび医用画像分類タスクの広範な実験によって確立される。 その結果,既存の最先端技術に比べて著しく改善率が向上した。 ソースコードは一般公開されている。

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