論文の概要: Unsupervised Domain Adaptation for Training Event-Based Networks Using
Contrastive Learning and Uncorrelated Conditioning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12424v1
- Date: Wed, 22 Mar 2023 09:51:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 14:22:30.724369
- Title: Unsupervised Domain Adaptation for Training Event-Based Networks Using
Contrastive Learning and Uncorrelated Conditioning
- Title（参考訳）: コントラスト学習と非相関条件を用いたイベントベースネットワーク学習のための教師なしドメイン適応
- Authors: Dayuan Jian, Mohammad Rostami
- Abstract要約: イベントベースのビジョンにおけるディープラーニングは、イベントカメラの正確性による注釈付きデータの不足という課題に直面している。
イベントベースデータ画像分類のための深層ネットワークを訓練するための教師なし領域適応アルゴリズムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.013345715187285
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Event-based cameras offer reliable measurements for preforming computer
vision tasks in high-dynamic range environments and during fast motion
maneuvers. However, adopting deep learning in event-based vision faces the
challenge of annotated data scarcity due to recency of event cameras.
Transferring the knowledge that can be obtained from conventional camera
annotated data offers a practical solution to this challenge. We develop an
unsupervised domain adaptation algorithm for training a deep network for
event-based data image classification using contrastive learning and
uncorrelated conditioning of data. Our solution outperforms the existing
algorithms for this purpose.
- Abstract（参考訳）: イベントベースのカメラは、高ダイナミックレンジ環境でのコンピュータビジョンタスクや高速モーション操作時の信頼性の高い計測を提供する。
しかし、イベントベースのビジョンにおけるディープラーニングの採用は、イベントカメラの信頼性による注釈付きデータの不足という課題に直面している。
従来のカメラアノテートデータから得られる知識を転送することは、この課題に対する実用的な解決策となる。
コントラスト学習と非相関条件を用いたイベントベースデータ画像分類のためのディープネットワークを訓練するための教師なし領域適応アルゴリズムを開発した。
この目的のために既存のアルゴリズムより優れている。
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