論文の概要: DAOT: Domain-Agnostically Aligned Optimal Transport for Domain-Adaptive Crowd Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05311v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 02:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 14:00:12.917397
• Title: DAOT: Domain-Agnostically Aligned Optimal Transport for Domain-Adaptive Crowd Counting
• Title（参考訳）: DAOT: ドメイン適応型クラウドカウントのためのドメイン非依存の最適トランスポート
• Authors: Huilin Zhu, Jingling Yuan, Xian Zhong, Zhengwei Yang, Zheng Wang, and Shengfeng He
• Abstract要約: ドメイン適応は一般的に、異なるデータセット間のドメインギャップをブリッジするために、群衆カウントに使用される。 既存のドメイン適応手法は、同じデータセット内の差を見下ろしながら、データセット間の違いに焦点を当てる傾向がある。 ドメインに依存しない要素をドメイン間で整合させるDAOT(Domain-Agnostically Aligned Optimal Transport)戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.83485358725357
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Domain adaptation is commonly employed in crowd counting to bridge the domain gaps between different datasets. However, existing domain adaptation methods tend to focus on inter-dataset differences while overlooking the intra-differences within the same dataset, leading to additional learning ambiguities. These domain-agnostic factors, e.g., density, surveillance perspective, and scale, can cause significant in-domain variations, and the misalignment of these factors across domains can lead to a drop in performance in cross-domain crowd counting. To address this issue, we propose a Domain-agnostically Aligned Optimal Transport (DAOT) strategy that aligns domain-agnostic factors between domains. The DAOT consists of three steps. First, individual-level differences in domain-agnostic factors are measured using structural similarity (SSIM). Second, the optimal transfer (OT) strategy is employed to smooth out these differences and find the optimal domain-to-domain misalignment, with outlier individuals removed via a virtual "dustbin" column. Third, knowledge is transferred based on the aligned domain-agnostic factors, and the model is retrained for domain adaptation to bridge the gap across domains. We conduct extensive experiments on five standard crowd-counting benchmarks and demonstrate that the proposed method has strong generalizability across diverse datasets. Our code will be available at: https://github.com/HopooLinZ/DAOT/.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応は一般的に、異なるデータセット間のドメインギャップをブリッジするために、群衆カウントに使用される。 しかし、既存のドメイン適応法はデータセット間の差異に焦点を合わせ、同じデータセット内の差分を無視し、追加の学習あいまいさをもたらす傾向がある。 これらのドメインに依存しない要因、例えば、密度、監視視点、スケールは、ドメイン内の大きなバリエーションを引き起こし、ドメイン間でのこれらの要因の調整ミスは、クロスドメインの群衆カウントのパフォーマンスの低下につながる。 この問題に対処するために、ドメインに依存しない要素をドメイン間で整合させるドメインに依存しない最適輸送(DAOT)戦略を提案する。 DAOTは3つのステップで構成される。 まず、構造的類似性(ssim)を用いて、ドメイン非依存因子の個人レベル差を測定する。 第二に, 最適伝達(ot)戦略を用いて, これらの差異を平滑化し, 最適ドメイン間ミスアライメントを見いだし, 外れた個人を仮想"ダストビン"カラムで除去する。 第三に、知識は整合したドメインに依存しない因子に基づいて伝達され、モデルはドメイン間のギャップを埋めるためにドメイン適応のために再訓練される。 提案手法は,5つの標準クラウドカウンティングベンチマークにおいて広範な実験を行い,多種多様なデータセットにまたがる強い一般化性を示す。 私たちのコードは、https://github.com/hopoolinz/daot/で利用可能です。

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