論文の概要: Semi-supervised Domain Adaptation via Prototype-based Multi-level Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02693v3
• Date: Fri, 22 Dec 2023 05:39:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 18:42:40.398245
• Title: Semi-supervised Domain Adaptation via Prototype-based Multi-level Learning
• Title（参考訳）: プロトタイプベース多段階学習による半教師付きドメイン適応
• Authors: Xinyang Huang, Chuang Zhu and Wenkai Chen
• Abstract要約: 半教師付きドメイン適応(SSDA)では、各クラスのいくつかのラベル付きターゲットサンプルが、完全な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知識表現の転送を支援する。 本稿では,ラベル付き対象サンプルの可能性をうまく活用するために,プロトタイプベースのマルチレベル学習(ProML)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）: 4.232614032390374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In semi-supervised domain adaptation (SSDA), a few labeled target samples of each class help the model to transfer knowledge representation from the fully labeled source domain to the target domain. Many existing methods ignore the benefits of making full use of the labeled target samples from multi-level. To make better use of this additional data, we propose a novel Prototype-based Multi-level Learning (ProML) framework to better tap the potential of labeled target samples. To achieve intra-domain adaptation, we first introduce a pseudo-label aggregation based on the intra-domain optimal transport to help the model align the feature distribution of unlabeled target samples and the prototype. At the inter-domain level, we propose a cross-domain alignment loss to help the model use the target prototype for cross-domain knowledge transfer. We further propose a dual consistency based on prototype similarity and linear classifier to promote discriminative learning of compact target feature representation at the batch level. Extensive experiments on three datasets, including DomainNet, VisDA2017, and Office-Home demonstrate that our proposed method achieves state-of-the-art performance in SSDA.
• Abstract（参考訳）: 半教師付きドメイン適応(ssda)では、各クラスのラベル付きターゲットサンプルが、モデルが完全な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知識表現の転送を支援する。 既存の多くのメソッドは、ラベル付きターゲットサンプルをマルチレベルから完全に利用する利点を無視している。 この追加データをよりよく活用するために,ラベル付き対象サンプルの可能性をうまく活用するためのプロトタイプベース多段階学習(ProML)フレームワークを提案する。 ドメイン内適応を実現するために,まず,ドメイン内最適移動に基づく擬似ラベルアグリゲーションを導入し,ラベルなしのターゲットサンプルとプロトタイプの特徴分布をモデル化する。 ドメイン間レベルでは、モデルがドメイン間知識転送のターゲットプロトタイプを使用するのを助けるために、クロスドメインアライメントロスを提案する。 さらに,プロトタイプ類似性と線形分類器に基づく2重一貫性を提案し,バッチレベルでのコンパクトな特徴表現の識別学習を促進する。 DomainNet, VisDA2017, Office-Homeの3つのデータセットに対する大規模な実験により,提案手法がSSDAの最先端性能を実現することを示す。

関連論文リスト

• Inter-Domain Mixup for Semi-Supervised Domain Adaptation [108.40945109477886]
  半教師付きドメイン適応(SSDA)は、ソースとターゲットのドメイン分布をブリッジすることを目的としており、少数のターゲットラベルが利用可能である。 既存のSSDAの作業は、ソースドメインとターゲットドメインの両方からラベル情報をフル活用して、ドメイン間の機能アライメントに失敗する。 本稿では,新しいSSDA手法であるIDMNE(Inter-domain Mixup with Neighborhood Expansion)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T10:20:46Z)
• Polycentric Clustering and Structural Regularization for Source-free Unsupervised Domain Adaptation [20.952542421577487]
  Source-Free Domain Adaptation (SFDA)は、訓練済みのソースモデルから学習した知識を未確認のターゲットドメインに転送することで、ドメイン適応問題を解決することを目的としている。 既存のほとんどのメソッドは、機能プロトタイプを生成することによって、ターゲットデータに擬似ラベルを割り当てる。 本稿では,PCSRと命名された新しいフレームワークを,クラス内多中心クラスタリングおよび構造規則化戦略を通じてSFDAに取り組むために提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T02:20:48Z)
• Multi-Anchor Active Domain Adaptation for Semantic Segmentation [25.93409207335442]
  教師なしのドメイン適応は、手動アノテーションの集中的なワークロードを軽減する効果的なアプローチであることが証明されている。 本稿では,セマンティックセグメンテーションタスクに関するドメイン適応を支援するために,マルチアンカーベースのアクティブラーニング戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T07:33:13Z)
• Cross-Domain Adaptive Clustering for Semi-Supervised Domain Adaptation [85.6961770631173]
  半監視されたドメイン適応では、残りのターゲットサンプルのターゲットドメインガイド機能内のクラスごとのいくつかのラベル付きサンプルが、その周辺に集約される。 この問題に対処するために,クロスドメイン適応クラスタリングという新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T16:07:32Z)
• Semi-Supervised Domain Adaptation with Prototypical Alignment and Consistency Learning [86.6929930921905]
  本稿では,いくつかの対象サンプルがラベル付けされていれば,ドメインシフトに対処するのにどの程度役立つか検討する。 ランドマークの可能性を最大限に追求するために、ランドマークから各クラスのターゲットプロトタイプを計算するプロトタイプアライメント(PA)モジュールを組み込んでいます。 具体的には,ラベル付き画像に深刻な摂動を生じさせ,PAを非自明にし,モデル一般化性を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T08:46:08Z)
• Instance Level Affinity-Based Transfer for Unsupervised Domain Adaptation [74.71931918541748]
  ILA-DAと呼ばれる適応中のソースからターゲットへの転送に対するインスタンス親和性に基づく基準を提案する。 まず、ソースとターゲットをまたいだ類似および異種サンプルを抽出し、マルチサンプルのコントラスト損失を利用してドメインアライメントプロセスを駆動する信頼性が高く効率的な手法を提案する。 ILA-DAの有効性は、様々なベンチマークデータセットに対する一般的なドメイン適応手法よりも精度が一貫した改善を観察することによって検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-03T01:33:14Z)
• Your Classifier can Secretly Suffice Multi-Source Domain Adaptation [72.47706604261992]
  マルチソースドメイン適応(MSDA)は、複数のラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインへのタスク知識の転送を扱う。 ラベル管理下のドメインを暗黙的に整列させる深層モデルが観察されるMSDAに対して、異なる視点を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-20T12:44:13Z)
• Cross-domain Detection via Graph-induced Prototype Alignment [114.8952035552862]
  カテゴリレベルのドメインアライメントを求めるグラフ誘発プロトタイプアライメント(GPA)フレームワークを提案する。 さらに,クラス不均衡がドメイン適応に与える影響を軽減するために,クラス重み付きコントラスト損失を設計する。 我々のアプローチは、既存の手法よりも顕著なマージンで優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-28T17:46:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。