論文の概要: DAFD: Domain Adaptation via Feature Disentanglement for Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13337v2
• Date: Tue, 9 Jan 2024 05:09:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 20:55:32.047304
• Title: DAFD: Domain Adaptation via Feature Disentanglement for Image Classification
• Title（参考訳）: DAFD:画像分類のための特徴分散によるドメイン適応
• Authors: Zhize Wu, Changjiang Du, Le Zou, Ming Tan, Tong Xu, Fan Cheng, Fudong Nian, and Thomas Weise
• Abstract要約: 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインに学習した知識を転送することで、ドメインシフトを減らす。 カテゴリ関連特徴を蒸留し,グローバルな特徴マップからカテゴリ関連特徴を除外することにより,UDAの特徴のゆがみを行う。 これにより、ドメインアライメントの困難が軽減され、ターゲットドメインの分類精度が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.575537779033263
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A good feature representation is the key to image classification. In practice, image classifiers may be applied in scenarios different from what they have been trained on. This so-called domain shift leads to a significant performance drop in image classification. Unsupervised domain adaptation (UDA) reduces the domain shift by transferring the knowledge learned from a labeled source domain to an unlabeled target domain. We perform feature disentanglement for UDA by distilling category-relevant features and excluding category-irrelevant features from the global feature maps. This disentanglement prevents the network from overfitting to category-irrelevant information and makes it focus on information useful for classification. This reduces the difficulty of domain alignment and improves the classification accuracy on the target domain. We propose a coarse-to-fine domain adaptation method called Domain Adaptation via Feature Disentanglement~(DAFD), which has two components: (1)the Category-Relevant Feature Selection (CRFS) module, which disentangles the category-relevant features from the category-irrelevant features, and (2)the Dynamic Local Maximum Mean Discrepancy (DLMMD) module, which achieves fine-grained alignment by reducing the discrepancy within the category-relevant features from different domains. Combined with the CRFS, the DLMMD module can align the category-relevant features properly. We conduct comprehensive experiment on four standard datasets. Our results clearly demonstrate the robustness and effectiveness of our approach in domain adaptive image classification tasks and its competitiveness to the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 優れた特徴表現は、画像分類の鍵です。 実際には、イメージ分類器はトレーニング対象とは異なるシナリオで適用することができる。 このいわゆるドメインシフトは、画像分類の大幅なパフォーマンス低下につながる。 unsupervised domain adaptation (uda)はラベル付きソースドメインから学んだ知識をラベルなしのターゲットドメインに移すことで、ドメインシフトを削減する。 カテゴリ関連特徴を蒸留し,グローバルな特徴マップからカテゴリ非関連特徴を除外することにより,UDAの特徴分散を行う。 この絡み合いは、ネットワークがカテゴリ非関連情報への過度な適合を防ぎ、分類に有用な情報に集中させる。 これにより、ドメインアライメントの困難が軽減され、ターゲットドメインの分類精度が向上する。 本稿では,(1)カテゴリー関連特徴とカテゴリ関連特徴を区別するカテゴリー関連特徴選択(crfs)モジュールと,(2)異なる領域からカテゴリ関連特徴の差異を低減してきめ細かなアライメントを実現する動的局所最大平均不一致(dlmmd)モジュールという,2つの要素からなる特徴不等角化~(dafd)によるドメイン適応法を提案する。 CRFSと組み合わせることで、DLMMDモジュールはカテゴリ関連機能を適切に調整することができる。 4つの標準データセットに対して総合的な実験を行う。 本研究は,画像分類課題におけるロバスト性と有効性を明確に示し,その技術に対する競争力を明らかにした。

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