論文の概要: Deep Feature Registration for Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16100v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 18:04:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 18:48:43.229496
• Title: Deep Feature Registration for Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 教師なしドメイン適応のためのDeep Feature Registration
• Authors: Youshan Zhang and Brian D. Davison
• Abstract要約: 本稿では,ドメイン不変性を維持する登録機能を生成するためのDFRモデルを提案する。 また,対象ドメインにおける擬似ラベルの品質向上のために,擬似ラベル改質プロセスも採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.246480756974963
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: While unsupervised domain adaptation has been explored to leverage the knowledge from a labeled source domain to an unlabeled target domain, existing methods focus on the distribution alignment between two domains. However, how to better align source and target features is not well addressed. In this paper, we propose a deep feature registration (DFR) model to generate registered features that maintain domain invariant features and simultaneously minimize the domain-dissimilarity of registered features and target features via histogram matching. We further employ a pseudo label refinement process, which considers both probabilistic soft selection and center-based hard selection to improve the quality of pseudo labels in the target domain. Extensive experiments on multiple UDA benchmarks demonstrate the effectiveness of our DFR model, resulting in new state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインへの知識を活用するために、教師なしのドメイン適応が検討されているが、既存の手法は2つのドメイン間の分散アライメントに焦点を当てている。 しかし、ソースとターゲットの機能を調整する方法には、うまく対応していない。 本稿では,ドメイン不変特徴を維持し,ヒストグラムマッチングによる登録特徴と対象特徴のドメイン異同性を同時に最小化する,登録特徴を生成できるディープ特徴登録(dfr)モデルを提案する。 さらに,確率的ソフトセレクションとセンターベースハードセレクションの両方を考慮して,ターゲット領域における擬似ラベルの品質を向上させる擬似ラベルリファインメントプロセスも採用する。 複数のUDAベンチマークでの大規模な実験は、我々のDFRモデルの有効性を示し、その結果、新しい最先端の性能をもたらす。

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