論文の概要: One-shot Unsupervised Domain Adaptation with Personalized Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.18080v2
• Date: Fri, 16 Jun 2023 16:27:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 17:36:43.140389
• Title: One-shot Unsupervised Domain Adaptation with Personalized Diffusion Models
• Title（参考訳）: 個人化拡散モデルを用いたワンショット非教師付きドメイン適応
• Authors: Yasser Benigmim, Subhankar Roy, Slim Essid, Vicky Kalogeiton, St\'ephane Lathuili\`ere
• Abstract要約: ラベル付きソースドメインからターゲットドメインへのセグメンテーションモデルの適用は、ドメイン適応において最も難しい問題の1つである。 テキストと画像の拡散モデルを用いて、写真リアル画像を用いた合成ターゲットデータセットを生成する。 実験の結果,本手法は最先端OSUDA法を最大7.1%超えることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.590759602379517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adapting a segmentation model from a labeled source domain to a target domain, where a single unlabeled datum is available, is one the most challenging problems in domain adaptation and is otherwise known as one-shot unsupervised domain adaptation (OSUDA). Most of the prior works have addressed the problem by relying on style transfer techniques, where the source images are stylized to have the appearance of the target domain. Departing from the common notion of transferring only the target ``texture'' information, we leverage text-to-image diffusion models (e.g., Stable Diffusion) to generate a synthetic target dataset with photo-realistic images that not only faithfully depict the style of the target domain, but are also characterized by novel scenes in diverse contexts. The text interface in our method Data AugmenTation with diffUsion Models (DATUM) endows us with the possibility of guiding the generation of images towards desired semantic concepts while respecting the original spatial context of a single training image, which is not possible in existing OSUDA methods. Extensive experiments on standard benchmarks show that our DATUM surpasses the state-of-the-art OSUDA methods by up to +7.1%. The implementation is available at https://github.com/yasserben/DATUM
• Abstract（参考訳）: ラベル付きソースドメインからターゲットドメインへのセグメンテーションモデルの適用は、単一のラベルなしのdatumが利用可能な場合、ドメイン適応において最も難しい問題のひとつであり、その他はone-shot unsupervised domain adaptation(osuda)として知られている。 以前の作品の多くは、ソースイメージがターゲットドメインの外観を持つようにスタイル化されているスタイル転送技術に頼ってこの問題に対処してきた。 対象の『texture』情報のみを転送するという一般的な概念とは別に、テキストと画像の拡散モデル(例えば、安定拡散)を利用して、対象のドメインのスタイルを忠実に描写するだけでなく、多様な文脈における斬新なシーンによって特徴付けられる写真リアル画像の合成ターゲットデータセットを生成する。 本手法のテキストインタフェースは,DATUM (Data AugmenTation with diffusion Models) により,既存のOSUDA法では不可能な,単一のトレーニング画像の空間的コンテキストを尊重しながら,所望のセマンティック概念に向けて画像の生成を導くことができる。 標準ベンチマークでの大規模な実験により、我々のDATUMは最先端のOSUDAメソッドを最大で7.1%超えた。 実装はhttps://github.com/yasserben/DATUMで公開されている。

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