論文の概要: Multi-Source Domain Adaptation for Object Detection with Prototype-based Mean-teacher

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14950v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 14:08:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 13:35:20.567675
• Title: Multi-Source Domain Adaptation for Object Detection with Prototype-based Mean-teacher
• Title（参考訳）: プロトタイプベース平均教師によるオブジェクト検出のためのマルチソースドメイン適応
• Authors: Atif Belal, Akhil Meethal, Francisco Perdigon Romero, Marco Pedersoli, Eric Granger
• Abstract要約: 本稿では,プロトタイプベース平均教師(PMT)と呼ばれる新しいMSDA手法を提案する。 PMTはドメイン固有情報を保存するためにドメイン固有情報の代わりにクラスプロトタイプを使用する。 プロトタイプの使用により,本手法のパラメータサイズは,ソースドメイン数によって大きくは増加しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.462709547836289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adapting visual object detectors to operational target domains is a challenging task, commonly achieved using unsupervised domain adaptation (UDA) methods. When the labeled dataset is coming from multiple source domains, treating them as separate domains and performing a multi-source domain adaptation (MSDA) improves the accuracy and robustness over mixing these source domains and performing a UDA, as observed by recent studies in MSDA. Existing MSDA methods learn domain invariant and domain-specific parameters (for each source domain) for the adaptation. However, unlike single-source UDA methods, learning domain-specific parameters makes them grow significantly proportional to the number of source domains used. This paper proposes a novel MSDA method called Prototype-based Mean-Teacher (PMT), which uses class prototypes instead of domain-specific subnets to preserve domain-specific information. These prototypes are learned using a contrastive loss, aligning the same categories across domains and separating different categories far apart. Because of the use of prototypes, the parameter size of our method does not increase significantly with the number of source domains, thus reducing memory issues and possible overfitting. Empirical studies show PMT outperforms state-of-the-art MSDA methods on several challenging object detection datasets.
• Abstract（参考訳）: 視覚オブジェクト検出器を操作対象領域に適応させることは難しい課題であり、一般には教師なし領域適応(UDA)法を用いて達成される。 ラベル付きデータセットが複数のソースドメインから来て、別々のドメインとして扱い、マルチソースドメイン適応(MSDA)を実行すると、MSDAの最近の研究で見られるように、これらのソースドメインを混合し、UDAを実行するよりも精度と堅牢性が向上する。 既存のmsdaメソッドは、適応のためにドメイン不変およびドメイン固有パラメータ(各ソースドメイン)を学習する。 しかし、単一ソースのUDAメソッドとは異なり、ドメイン固有のパラメータを学習することで、使用するソースドメインの数に比例して大きく成長する。 本稿では,ドメイン固有サブネットの代わりにクラスプロトタイプを用いてドメイン固有情報を保存する,プロトタイプベース平均教師(PMT)と呼ばれる新しいMSDA手法を提案する。 これらのプロトタイプは対照的な損失を用いて学習され、ドメイン間で同じカテゴリを整列させ、異なるカテゴリを遠くに分離する。 プロトタイプの使用により,提案手法のパラメータサイズはソースドメイン数によって大きくは増加せず,メモリ問題が少なくなり,オーバーフィッティングが可能となった。 実験的な研究により、PMTはいくつかの困難なオブジェクト検出データセットにおいて最先端のMSDA法より優れていることが示された。

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