論文の概要: Imbalanced Open Set Domain Adaptation via Moving-threshold Estimation and Gradual Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04393v2
• Date: Thu, 9 Mar 2023 01:29:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 11:22:38.294445
• Title: Imbalanced Open Set Domain Adaptation via Moving-threshold Estimation and Gradual Alignment
• Title（参考訳）: 移動スレッショルド推定と漸進アライメントによる不均衡開集合領域適応
• Authors: Jinghan Ru and Jun Tian and Zhekai Du and Chengwei Xiao and Jingjing Li and Heng Tao Shen
• Abstract要約: Open Set Domain Adaptation (OSDA) は、よくラベルされたソースドメインから未ラベルの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。 OSDA法の性能はドメイン内クラス不均衡とドメイン間ラベルシフトで大幅に低下する。 ラベルシフトによって生じる負の効果を軽減するために,オープンセット移動閾値推定とグラデーショナルアライメント(OMEGA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.56087979262192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimedia applications are often associated with cross-domain knowledge transfer, where Unsupervised Domain Adaptation (UDA) can be used to reduce the domain shifts. Open Set Domain Adaptation (OSDA) aims to transfer knowledge from a well-labeled source domain to an unlabeled target domain under the assumption that the target domain contains unknown classes. Existing OSDA methods consistently lay stress on the covariate shift, ignoring the potential label shift problem. The performance of OSDA methods degrades drastically under intra-domain class imbalance and inter-domain label shift. However, little attention has been paid to this issue in the community. In this paper, the Imbalanced Open Set Domain Adaptation (IOSDA) is explored where the covariate shift, label shift and category mismatch exist simultaneously. To alleviate the negative effects raised by label shift in OSDA, we propose Open-set Moving-threshold Estimation and Gradual Alignment (OMEGA) - a novel architecture that improves existing OSDA methods on class-imbalanced data. Specifically, a novel unknown-aware target clustering scheme is proposed to form tight clusters in the target domain to reduce the negative effects of label shift and intra-domain class imbalance. Furthermore, moving-threshold estimation is designed to generate specific thresholds for each target sample rather than using one for all. Extensive experiments on IOSDA, OSDA and OPDA benchmarks demonstrate that our method could significantly outperform existing state-of-the-arts. Code and data are available at https://github.com/mendicant04/OMEGA.
• Abstract（参考訳）: マルチメディアアプリケーションはドメイン間の知識伝達と関連付けられ、Unsupervised Domain Adaptation (UDA) はドメインシフトを減らすために使用できる。 Open Set Domain Adaptation (OSDA) は、対象ドメインが未知のクラスを含むという仮定のもと、よくラベル付けされたソースドメインから未ラベルの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。 既存のosda法は共変量シフトに一貫してストレスを与え、潜在的なラベルシフト問題を無視している。 OSDA法の性能はドメイン内クラス不均衡とドメイン間ラベルシフトで大幅に低下する。 しかし、コミュニティではこの問題にはほとんど注意が払われていない。 本稿では,共変量シフト,ラベルシフト,カテゴリミスマッチを同時に有する不均衡開集合領域適応(iosda)について検討する。 OSDAにおけるラベルシフトによる負の効果を軽減するため、クラス不均衡データに対する既存のOSDAメソッドを改善する新しいアーキテクチャである、オープンセット移動閾値推定とグラデーショナルアライメント(OMEGA)を提案する。 具体的には、ラベルシフトとドメイン内クラス不均衡の負の効果を低減するために、ターゲットドメインに厳密なクラスタを形成する新しい未知のターゲットクラスタリング手法を提案する。 さらに、移動スレッショルド推定は、すべてのサンプルに使用するのではなく、対象サンプルごとに特定のしきい値を生成するように設計されている。 IOSDA, OSDA および OPDA ベンチマークの大規模な実験により,本手法が既存の最先端技術を大きく上回ることを示した。 コードとデータはhttps://github.com/mendicant04/OMEGAで公開されている。

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