論文の概要: Learning Class and Domain Augmentations for Single-Source Open-Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02599v1
• Date: Sun, 5 Nov 2023 08:53:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 16:37:14.397923
• Title: Learning Class and Domain Augmentations for Single-Source Open-Domain Generalization
• Title（参考訳）: 単元オープンドメイン一般化のための学習クラスとドメイン拡張
• Authors: Prathmesh Bele, Valay Bundele, Avigyan Bhattacharya, Ankit Jha, Gemma Roig, Biplab Banerjee
• Abstract要約: 単一オープンソースのオープンソースドメイン一般化(SS-ODG)は、トレーニング中の監督とテスト中の未ラベルの新規ターゲットドメインによるラベル付きソースドメインの課題に対処する。 本稿では,新しいドメインを同時に合成し,擬似オープンサンプルを生成するSODG-Netという新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,新しい計量基準を用いて既知のクラス標本のスタイルを多様化することにより一般化を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.338029608652777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single-source open-domain generalization (SS-ODG) addresses the challenge of labeled source domains with supervision during training and unlabeled novel target domains during testing. The target domain includes both known classes from the source domain and samples from previously unseen classes. Existing techniques for SS-ODG primarily focus on calibrating source-domain classifiers to identify open samples in the target domain. However, these methods struggle with visually fine-grained open-closed data, often misclassifying open samples as closed-set classes. Moreover, relying solely on a single source domain restricts the model's ability to generalize. To overcome these limitations, we propose a novel framework called SODG-Net that simultaneously synthesizes novel domains and generates pseudo-open samples using a learning-based objective, in contrast to the ad-hoc mixing strategies commonly found in the literature. Our approach enhances generalization by diversifying the styles of known class samples using a novel metric criterion and generates diverse pseudo-open samples to train a unified and confident multi-class classifier capable of handling both open and closed-set data. Extensive experimental evaluations conducted on multiple benchmarks consistently demonstrate the superior performance of SODG-Net compared to the literature.
• Abstract（参考訳）: single-source open-domain generalization (ss-odg)は、トレーニング中にラベル付きソースドメイン、テスト中にラベルなしの新しいターゲットドメインの課題に対処する。 ターゲットドメインは、ソースドメインからの既知のクラスと、以前に見つからなかったクラスからのサンプルの両方を含む。 SS-ODGの既存の技術は主にソースドメイン分類器を校正し、ターゲットドメイン内のオープンサンプルを識別することに焦点を当てている。 しかし、これらのメソッドは視覚的にきめ細かいオープンクローズドデータに苦労し、しばしばオープンサンプルをクローズドセットクラスとして誤分類する。 さらに、単一のソースドメインのみに依存することは、モデルを一般化する能力を制限する。 これらの制約を克服するため,本論文でよく見られるアドホック混合戦略とは対照的に,新しいドメインを同時に合成し,学習目的を用いて擬似オープンサンプルを生成するSODG-Netという新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,新しい計量基準を用いて既知のクラスサンプルのスタイルを多様化し,多様な擬似オープンサンプルを生成し,オープン・アンド・クローズド・セットデータの両方を扱える統一かつ確実なマルチクラス分類器を訓練することにより,一般化を促進する。 複数のベンチマークで実施した大規模な実験により,SODG-Netの性能は文献と比較して一貫して向上した。

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