論文の概要: Continual Source-Free Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07374v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 20:11:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 19:19:56.607362
• Title: Continual Source-Free Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 連続的ソースフリー非教師付きドメイン適応
• Authors: Waqar Ahmed, Pietro Morerio and Vittorio Murino
• Abstract要約: 既存のソースフリーのUnsupervised Domain Adaptationアプローチは破滅的な忘れを見せる。 本稿では,SuDAの継続的な学習環境における課題に対応するための連続的なSUDA(C-SUDA)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.060694803551534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing Source-free Unsupervised Domain Adaptation (SUDA) approaches inherently exhibit catastrophic forgetting. Typically, models trained on a labeled source domain and adapted to unlabeled target data improve performance on the target while dropping performance on the source, which is not available during adaptation. In this study, our goal is to cope with the challenging problem of SUDA in a continual learning setting, i.e., adapting to the target(s) with varying distributional shifts while maintaining performance on the source. The proposed framework consists of two main stages: i) a SUDA model yielding cleaner target labels -- favoring good performance on target, and ii) a novel method for synthesizing class-conditioned source-style images by leveraging only the source model and pseudo-labeled target data as a prior. An extensive pool of experiments on major benchmarks, e.g., PACS, Visda-C, and DomainNet demonstrates that the proposed Continual SUDA (C-SUDA) framework enables preserving satisfactory performance on the source domain without exploiting the source data at all.
• Abstract（参考訳）: 既存のソースフリーなunsupervised Domain Adaptation (SUDA)アプローチは本質的に破滅的な忘れを見せる。 通常、ラベル付きソースドメインでトレーニングされ、ラベルなしのターゲットデータに適合したモデルは、ターゲットのパフォーマンスを改善しながら、ソースのパフォーマンスを低下させる。 本研究では,SUDAの学習環境における課題に対処することを目的とする。すなわち,ソースの性能を維持しつつ,異なる分布シフトで目標に適応することである。 提案するフレームワークは,2つの主要なステージで構成されている。 一 よりクリーンな目標ラベルを付与するSUDAモデル -- 目標に対する良好な性能を優先し、 二 ソースモデル及び擬似ラベル対象データのみを予め活用して、クラス条件付きソーススタイルのイメージを合成する新規な方法 PACS、Visda-C、DomainNetといった主要なベンチマークに関する広範な実験は、提案されているContinual SUDA(C-SUDA)フレームワークが、ソースデータを全く利用せずにソースドメイン上で満足なパフォーマンスを維持することを実証している。

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