論文の概要: Unsupervised Domain Adaptation via Domain-Adaptive Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13893v1
• Date: Sat, 26 Aug 2023 14:28:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-29 18:16:30.169621
• Title: Unsupervised Domain Adaptation via Domain-Adaptive Diffusion
• Title（参考訳）: ドメイン適応拡散による教師なしドメイン適応
• Authors: Duo Peng, Qiuhong Ke, Yinjie Lei, Jun Liu
• Abstract要約: 非教師付きドメイン適応(UDA)は、ソースドメインとターゲットドメインの間に大きな分散不一致があるため、非常に難しい。 大規模なギャップをまたいでデータ分散を段階的に変換する能力を持つ拡散モデルに着想を得て,その課題に対処する拡散手法について検討する。 提案手法は, 広く使用されている3つのUDAデータセットに対して, 現在の最先端技術よりも大きなマージンを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.802163238282343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised Domain Adaptation (UDA) is quite challenging due to the large distribution discrepancy between the source domain and the target domain. Inspired by diffusion models which have strong capability to gradually convert data distributions across a large gap, we consider to explore the diffusion technique to handle the challenging UDA task. However, using diffusion models to convert data distribution across different domains is a non-trivial problem as the standard diffusion models generally perform conversion from the Gaussian distribution instead of from a specific domain distribution. Besides, during the conversion, the semantics of the source-domain data needs to be preserved for classification in the target domain. To tackle these problems, we propose a novel Domain-Adaptive Diffusion (DAD) module accompanied by a Mutual Learning Strategy (MLS), which can gradually convert data distribution from the source domain to the target domain while enabling the classification model to learn along the domain transition process. Consequently, our method successfully eases the challenge of UDA by decomposing the large domain gap into small ones and gradually enhancing the capacity of classification model to finally adapt to the target domain. Our method outperforms the current state-of-the-arts by a large margin on three widely used UDA datasets.
• Abstract（参考訳）: 非教師付きドメイン適応(UDA)は、ソースドメインとターゲットドメインの間に大きな分散不一致があるため、非常に難しい。 大規模なギャップをまたいでデータ分散を段階的に変換する能力を持つ拡散モデルに着想を得て,その課題に対処するための拡散手法を検討する。 しかし、拡散モデルを用いて異なる領域にまたがるデータ分布を変換することは自明な問題であり、標準拡散モデルは特定の領域分布からではなくガウス分布から変換する。 さらに、変換の間は、ソースドメインデータのセマンティクスをターゲットドメインの分類のために保存する必要があります。 そこで本稿では,これらの問題に対処するために,相互学習戦略(mls)を伴う新しいドメイン適応拡散(dad)モジュールを提案する。 その結果,大規模領域ギャップを小さな領域に分解することでUDAの課題を解消し,段階的に分類モデルの能力を高め,最終的に対象領域に適応する。 提案手法は, 広く使用されている3つのUDAデータセットに対して, 現在の最先端技術よりも大きなマージンを達成している。

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