論文の概要: Discriminator-free Unsupervised Domain Adaptation for Multi-label Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10611v3
• Date: Wed, 8 Nov 2023 13:29:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 20:29:01.778523
• Title: Discriminator-free Unsupervised Domain Adaptation for Multi-label Image Classification
• Title（参考訳）: マルチラベル画像分類のための識別器非教師なし領域適応
• Authors: Indel Pal Singh, Enjie Ghorbel, Anis Kacem, Arunkumar Rathinam and Djamila Aouada
• Abstract要約: マルチラベル画像分類(MLIC)のための識別器レス逆数型Unminator Domain Adaptation (UDA)を提案する。 提案手法は,3種類の領域シフトを対象とする複数ラベル画像データセットを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.825795835537324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, a discriminator-free adversarial-based Unsupervised Domain Adaptation (UDA) for Multi-Label Image Classification (MLIC) referred to as DDA-MLIC is proposed. Recently, some attempts have been made for introducing adversarial-based UDA methods in the context of MLIC. However, these methods which rely on an additional discriminator subnet present one major shortcoming. The learning of domain-invariant features may harm their task-specific discriminative power, since the classification and discrimination tasks are decoupled. Herein, we propose to overcome this issue by introducing a novel adversarial critic that is directly deduced from the task-specific classifier. Specifically, a two-component Gaussian Mixture Model (GMM) is fitted on the source and target predictions in order to distinguish between two clusters. This allows extracting a Gaussian distribution for each component. The resulting Gaussian distributions are then used for formulating an adversarial loss based on a Frechet distance. The proposed method is evaluated on several multi-label image datasets covering three different types of domain shift. The obtained results demonstrate that DDA-MLIC outperforms existing state-of-the-art methods in terms of precision while requiring a lower number of parameters. The code is publicly available at github.com/cvi2snt/DDA-MLIC.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、DDA-MLICと呼ばれるマルチラベル画像分類(MLIC)のための識別器のない非教師付きドメイン適応(UDA)を提案する。 近年,MLIC の文脈において,敵対的 UDA 手法を導入する試みが行われている。 しかし、追加の判別子サブネットに依存するこれらのメソッドは、1つの大きな欠点を示している。 ドメイン不変の特徴の学習は、分類と識別タスクが分離されるため、タスク固有の識別力を傷つける可能性がある。 そこで本研究では,タスク固有分類器から直接推論される新たな逆批判を導入することで,この問題を克服することを提案する。 具体的には、2成分ガウス混合モデル(GMM)を2つのクラスタを区別するために、ソースとターゲット予測に装着する。 これにより各成分に対してガウス分布を抽出できる。 結果のガウス分布は、フレシェ距離に基づいて逆損失を定式化するために用いられる。 提案手法は3種類の異なる領域シフトをカバーする複数のマルチラベル画像データセット上で評価される。 その結果,DDA-MLICは,パラメータの少ない精度で既存の最先端手法よりも優れていた。 コードはgithub.com/cvi2snt/DDA-MLICで公開されている。

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