論文の概要: MAPS: A Noise-Robust Progressive Learning Approach for Source-Free Domain Adaptive Keypoint Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04589v1
• Date: Thu, 9 Feb 2023 12:06:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 15:51:51.631021
• Title: MAPS: A Noise-Robust Progressive Learning Approach for Source-Free Domain Adaptive Keypoint Detection
• Title（参考訳）: MAPS:ソースフリー領域適応キーポイント検出のためのノイズロスプログレッシブ学習手法
• Authors: Yuhe Ding, Jian Liang, Bo Jiang, Aihua Zheng, Ran He
• Abstract要約: クロスドメインキーポイント検出方法は、常に適応中にソースデータにアクセスする必要がある。 本稿では、ターゲット領域に十分に訓練されたソースモデルのみを提供する、ソースフリーなドメイン適応キーポイント検出について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.97324120775475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing cross-domain keypoint detection methods always require accessing the source data during adaptation, which may violate the data privacy law and pose serious security concerns. Instead, this paper considers a realistic problem setting called source-free domain adaptive keypoint detection, where only the well-trained source model is provided to the target domain. For the challenging problem, we first construct a teacher-student learning baseline by stabilizing the predictions under data augmentation and network ensembles. Built on this, we further propose a unified approach, Mixup Augmentation and Progressive Selection (MAPS), to fully exploit the noisy pseudo labels of unlabeled target data during training. On the one hand, MAPS regularizes the model to favor simple linear behavior in-between the target samples via self-mixup augmentation, preventing the model from over-fitting to noisy predictions. On the other hand, MAPS employs the self-paced learning paradigm and progressively selects pseudo-labeled samples from `easy' to `hard' into the training process to reduce noise accumulation. Results on four keypoint detection datasets show that MAPS outperforms the baseline and achieves comparable or even better results in comparison to previous non-source-free counterparts.
• Abstract（参考訳）: 既存のクロスドメインキーポイント検出方法は、常に適応中にソースデータにアクセスする必要があり、これはデータプライバシー法に違反し、深刻なセキュリティ上の懸念を引き起こす可能性がある。 本稿では,対象領域に十分に訓練されたソースモデルのみを提供する,ソースフリー領域適応キーポイント検出と呼ばれる現実的な問題設定について検討する。 そこで我々はまず,データ拡張とネットワークアンサンブルによる予測を安定化し,教師の学習ベースラインを構築する。 これに基づいて、トレーニング中の未ラベル対象データの偽ラベルを完全に活用するために、Mixup Augmentation and Progressive Selection(MAPS)という統一的なアプローチを提案する。 一方、MAPSは、自己混合増強により、対象サンプル間の単純な線形挙動を正則化し、モデルが過度に適合し、ノイズの予測を妨げている。 一方、MAPSは自己評価学習パラダイムを採用し、学習過程において「easy」から「hard」までの擬似ラベル付きサンプルを段階的に選択し、ノイズ蓄積を減らす。 4つのキーポイント検出データセットの結果は、MAPSがベースラインを上回り、以前の非ソースフリーのデータセットと比較すると、同等またはそれ以上の結果が得られることを示している。

関連論文リスト

• Propensity-driven Uncertainty Learning for Sample Exploration in Source-Free Active Domain Adaptation [19.620523416385346]
  ソースフリーアクティブドメイン適応(SFADA)は、ソースデータにアクセスせずに、トレーニング済みのモデルを新しいドメインに適応するという課題に対処する。 このシナリオは、データプライバシ、ストレージ制限、ラベル付けコストが重要な懸念事項である現実世界のアプリケーションに特に関係している。 Propensity-driven Uncertainty Learning (ProULearn) フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-23T10:05:25Z)
• Continual-MAE: Adaptive Distribution Masked Autoencoders for Continual Test-Time Adaptation [49.827306773992376]
  連続的テスト時間適応(CTTA)は、ソース事前学習モデルから目標分布の連続的な変化に移行するために提案される。 提案手法は,CTTAタスクの分類とセグメンテーションの両方において,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T15:34:52Z)
• Learning with Noisy labels via Self-supervised Adversarial Noisy Masking [33.87292143223425]
  対向雑音マスキングと呼ばれる新しいトレーニング手法を提案する。 入力データとラベルを同時に調整し、ノイズの多いサンプルが過度に収まらないようにする。 合成および実世界のノイズデータセットの両方でテストされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-14T03:13:26Z)
• SRoUDA: Meta Self-training for Robust Unsupervised Domain Adaptation [25.939292305808934]
  教師なしドメイン適応(UDA)は、リッチラベルデータセットから学習した知識をラベルなしターゲットデータセットに転送することができる。 本稿では,UDAモデルの対角的ロバスト性を改善するために,SRoUDAというメタ自己学習パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T14:25:40Z)
• Divide and Contrast: Source-free Domain Adaptation via Adaptive Contrastive Learning [122.62311703151215]
  Divide and Contrast (DaC) は、それぞれの制限を回避しつつ、両方の世界の善良な端を接続することを目的としている。 DaCは、ターゲットデータをソースライクなサンプルとターゲット固有なサンプルに分割する。 さらに、ソースライクなドメインと、メモリバンクベースの最大平均離散性(MMD)損失を用いて、ターゲット固有のサンプルとを整合させて、分散ミスマッチを低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-12T09:21:49Z)
• ProxyMix: Proxy-based Mixup Training with Label Refinery for Source-Free Domain Adaptation [73.14508297140652]
  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知識を転送することを目的としている。 Proxy-based Mixup training with label refinery (ProxyMix)を提案する。 3つの2D画像と1つの3Dポイントクラウドオブジェクト認識ベンチマークの実験は、ProxyMixがソースフリーなUDAタスクに最先端のパフォーマンスをもたらすことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-29T03:45:00Z)
• 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)
• Attentive Prototypes for Source-free Unsupervised Domain Adaptive 3D Object Detection [85.11649974840758]
  3Dオブジェクト検出ネットワークは、トレーニングされたデータに対してバイアスを受ける傾向がある。 そこで本研究では,ライダーを用いた3次元物体検出器のソースレス・教師なし領域適応のための単一フレーム手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T18:42:42Z)
• Adaptive Pseudo-Label Refinement by Negative Ensemble Learning for Source-Free Unsupervised Domain Adaptation [35.728603077621564]
  既存のUnsupervised Domain Adaptation (UDA)メソッドは、トレーニング中にソースとターゲットのドメインデータを同時に利用できると仮定する。 訓練済みのソースモデルは、よく知られたドメインシフトの問題により、ターゲットに対して性能が悪くても、常に利用可能であると考えられている。 適応型ノイズフィルタリングと擬似ラベル改良に取り組むための統一手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T22:18:34Z)
• ANL: Anti-Noise Learning for Cross-Domain Person Re-Identification [25.035093667770052]
  2つのモジュールを含むアンチノイズラーニング(ANL)アプローチを提案します。 FDAモジュールは、カメラ回りのコントラスト学習と逆適応を通じて、ID関連サンプルを収集し、ID非関連サンプルを分散するように設計されています。 reliable sample selection(rss)モジュールは、ノイズラベルを訂正し、メインモデルの信頼できるサンプルを選択するために補助モデルを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-27T02:38:45Z)

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。