論文の概要: Domain-knowledge Inspired Pseudo Supervision (DIPS) for Unsupervised Image-to-Image Translation Models to Support Cross-Domain Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10310v3
• Date: Thu, 21 Sep 2023 17:25:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 19:44:14.950318
• Title: Domain-knowledge Inspired Pseudo Supervision (DIPS) for Unsupervised Image-to-Image Translation Models to Support Cross-Domain Classification
• Title（参考訳）: ドメイン知識による疑似擬似スーパービジョン(DIPS)による教師なし画像間翻訳モデルの構築
• Authors: Firas Al-Hindawi, Md Mahfuzur Rahman Siddiquee, Teresa Wu, Han Hu, Ying Sun
• Abstract要約: 本稿ではDIPS(Domain-knowledge Inspired Pseudo Supervision)と呼ばれる新しい手法を提案する。 DIPSはドメインインフォームド・ガウス混合モデルを使用して疑似アノテーションを生成し、従来の教師付きメトリクスの使用を可能にする。 最適保存チェックポイントモデルを選択する際に、FIDを含む様々なGAN評価指標を上回り、その効果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.4151067682813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to classify images is dependent on having access to large labeled datasets and testing on data from the same domain that the model can train on. Classification becomes more challenging when dealing with new data from a different domain, where gathering and especially labeling a larger image dataset for retraining a classification model requires a labor-intensive human effort. Cross-domain classification frameworks were developed to handle this data domain shift problem by utilizing unsupervised image-to-image translation models to translate an input image from the unlabeled domain to the labeled domain. The problem with these unsupervised models lies in their unsupervised nature. For lack of annotations, it is not possible to use the traditional supervised metrics to evaluate these translation models to pick the best-saved checkpoint model. This paper introduces a new method called Domain-knowledge Inspired Pseudo Supervision (DIPS) which utilizes domain-informed Gaussian Mixture Models to generate pseudo annotations to enable the use of traditional supervised metrics. This method was designed specifically to support cross-domain classification applications contrary to other typically used metrics such as the FID which were designed to evaluate the model in terms of the quality of the generated image from a human-eye perspective. DIPS proves its effectiveness by outperforming various GAN evaluation metrics, including FID, when selecting the optimal saved checkpoint model. It is also evaluated against truly supervised metrics. Furthermore, DIPS showcases its robustness and interpretability by demonstrating a strong correlation with truly supervised metrics, highlighting its superiority over existing state-of-the-art alternatives. The code and data to replicate the results can be found on the official Github repository: https://github.com/Hindawi91/DIPS
• Abstract（参考訳）: イメージを分類する機能は、大きなラベル付きデータセットへのアクセスと、モデルがトレーニング可能な同じドメインからのデータテストに依存する。 分類モデルを再トレーニングするための大きなデータセットの収集、特にラベル付けを行う場合、異なるドメインからの新しいデータを扱う場合には、労働集約的な人的努力が必要になる。 教師なし画像間変換モデルを用いて、ラベルなし領域からラベル付き領域への入力画像の変換により、このデータ領域シフト問題に対処するクロスドメイン分類フレームワークを開発した。 これらの教師なしモデルの問題は、教師なしの性質にある。 アノテーションの欠如のため、従来の教師付きメトリクスを使用してこれらの翻訳モデルを評価し、最良のチェックポイントモデルを選択することはできない。 本稿では,ドメインインフォームドガウス混合モデルを用いて,従来の教師付きメトリクスを用いた擬似アノテーションを生成するdips(domain-knowledge inspired pseudo supervisor)と呼ばれる新しい手法を提案する。 この方法は、人目の観点から生成された画像の品質の観点からモデルを評価するために設計されたFIDのような一般的なメトリクスとは対照的に、クロスドメイン分類アプリケーションをサポートするように設計されている。 DIPSは、最適保存チェックポイントモデルを選択する際に、FIDを含む様々なGAN評価指標よりも優れた性能を示す。 また、真に監督されたメトリクスに対して評価される。 さらに、DIPSは、その堅牢性と解釈可能性を示し、真に監督されたメトリクスと強い相関を示し、既存の最先端の選択肢よりもその優位性を強調している。 結果を複製するためのコードとデータは、公式のgithubリポジトリにある。 https://github.com/hindawi91/dips。

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