論文の概要: Contrastive Mean Teacher for Domain Adaptive Object Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03034v1
• Date: Thu, 4 May 2023 17:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 14:27:46.713666
• Title: Contrastive Mean Teacher for Domain Adaptive Object Detectors
• Title（参考訳）: ドメイン適応物体検出のためのコントラスト平均教師
• Authors: Shengcao Cao, Dhiraj Joshi, Liang-Yan Gui, Yu-Xiong Wang
• Abstract要約: 平均教師の自己学習は、オブジェクト検出のための教師なしドメイン適応において強力なパラダイムであるが、低品質の擬似ラベルに苦しむ。 提案するContrastive Mean Teacher (CMT)は、2つのパラダイムが自然に統合され、有益な学習信号が最大化される統一的汎用フレームワークである。 CMTは、Fogdy Cityscapesで51.9%のmAPを達成し、これまでで最高の2.1%のmAPを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.06919799819326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Object detectors often suffer from the domain gap between training (source domain) and real-world applications (target domain). Mean-teacher self-training is a powerful paradigm in unsupervised domain adaptation for object detection, but it struggles with low-quality pseudo-labels. In this work, we identify the intriguing alignment and synergy between mean-teacher self-training and contrastive learning. Motivated by this, we propose Contrastive Mean Teacher (CMT) -- a unified, general-purpose framework with the two paradigms naturally integrated to maximize beneficial learning signals. Instead of using pseudo-labels solely for final predictions, our strategy extracts object-level features using pseudo-labels and optimizes them via contrastive learning, without requiring labels in the target domain. When combined with recent mean-teacher self-training methods, CMT leads to new state-of-the-art target-domain performance: 51.9% mAP on Foggy Cityscapes, outperforming the previously best by 2.1% mAP. Notably, CMT can stabilize performance and provide more significant gains as pseudo-label noise increases.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出器は、しばしばトレーニング(ソースドメイン)と現実世界のアプリケーション(ターゲットドメイン)の間のドメイン間ギャップに苦しむ。 平均教師の自己学習は、オブジェクト検出のための教師なしドメイン適応の強力なパラダイムであるが、低品質の擬似ラベルに苦しむ。 本研究では,平均教師の自己学習とコントラスト学習の相互作用と相乗効果を考察する。 そこで我々は,2つのパラダイムが自然に統合され,有益な学習信号の最大化に寄与する,統一的汎用フレームワークであるContrastive Mean Teacher (CMT)を提案する。 最終予測のみに擬似ラベルを使用する代わりに,擬似ラベルを用いてオブジェクトレベルの特徴を抽出し,対象領域のラベルを必要とせずにコントラスト学習により最適化する。 最近の平均教師の自己訓練手法と組み合わせると、CMTは新たな最先端の目標ドメインのパフォーマンスを導く: 51.9% mAP on Foggy Cityscapes で、これまでで最高の2.1% mAPを上回った。 特にCMTは、擬似ラベルノイズの増加に伴い、性能を安定させ、より顕著な利得を得ることができる。

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