論文の概要: Seeking Flat Minima with Mean Teacher on Semi- and Weakly-Supervised Domain Generalization for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19351v2
• Date: Fri, 15 Mar 2024 14:10:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 23:51:32.809695
• Title: Seeking Flat Minima with Mean Teacher on Semi- and Weakly-Supervised Domain Generalization for Object Detection
• Title（参考訳）: 物体検出のための半・弱修正領域一般化における平均教師によるフラットミニマの探索
• Authors: Ryosuke Furuta, Yoichi Sato,
• Abstract要約: 半教師付きドメイン一般化オブジェクト検出(SS-DGOD)と弱い教師付きDGODの2つの問題設定について検討する。 オブジェクト検出器は,同じ平均教師学習フレームワークを用いて,2つの設定で効果的に学習可能であることを示す。 また,平らなミニマを見つけるために,簡単な正規化手法を平均教師学習フレームワークに組み込むことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.831445694502396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detectors do not work well when domains largely differ between training and testing data. To overcome this domain gap in object detection without requiring expensive annotations, we consider two problem settings: semi-supervised domain generalizable object detection (SS-DGOD) and weakly-supervised DGOD (WS-DGOD). In contrast to the conventional domain generalization for object detection that requires labeled data from multiple domains, SS-DGOD and WS-DGOD require labeled data only from one domain and unlabeled or weakly-labeled data from multiple domains for training. In this paper, we show that object detectors can be effectively trained on the two settings with the same Mean Teacher learning framework, where a student network is trained with pseudo-labels output from a teacher on the unlabeled or weakly-labeled data. We provide novel interpretations of why the Mean Teacher learning framework works well on the two settings in terms of the relationships between the generalization gap and flat minima in parameter space. On the basis of the interpretations, we also propose incorporating a simple regularization method into the Mean Teacher learning framework to find flatter minima. The experimental results demonstrate that the regularization leads to flatter minima and boosts the performance of the detectors trained with the Mean Teacher learning framework on the two settings. They also indicate that those detectors significantly outperform the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ドメインがトレーニングとテストデータに大きく異なる場合、オブジェクト検出器はうまく機能しない。 高価なアノテーションを必要とせずに、オブジェクト検出におけるドメインギャップを克服するために、半教師付きドメイン一般化オブジェクト検出(SS-DGOD)と弱い教師付きDGOD(WS-DGOD)の2つの問題設定を検討する。 複数のドメインからのラベル付きデータを必要とする従来のドメインの一般化とは対照的に、SS-DGODとWS-DGODは1つのドメインからのみラベル付きデータを必要とし、トレーニングのために複数のドメインからラベル付きまたは弱いラベル付きデータを必要とする。 そこで,本研究では,学生ネットワークを教師からの擬似ラベルで学習し,未ラベルデータや弱ラベルデータを用いて学習する,同じ平均教師学習フレームワークを用いて,2つの設定でオブジェクト検出を効果的に訓練できることを述べる。 平均教師学習フレームワークが,パラメータ空間における一般化ギャップと平坦な最小値の関係から,2つの設定でうまく機能する理由を新たに解釈する。 また,その解釈に基づいて,平らなミニマを見つけるために,簡単な正規化手法を平均教師学習フレームワークに組み込むことを提案する。 実験結果から, 正規化はよりフラットな最小化につながり, 平均教師学習フレームワークで訓練した検出器の性能を高めることが示唆された。 また、これらの検出器は最先端の手法を大きく上回っていることも示している。

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