論文の概要: Unknown Sample Discovery for Source Free Open Set Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03767v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 20:07:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 17:38:19.333077
• Title: Unknown Sample Discovery for Source Free Open Set Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ソースフリーなオープンセットドメイン適応のための未知のサンプル発見
• Authors: Chowdhury Sadman Jahan and Andreas Savakis
• Abstract要約: Open Set Domain Adaptation (OSDA)は、ソースドメインでトレーニングされたモデルを、分散シフトの対象となるターゲットドメインに適応させることを目的としている。 本研究では,教師モデルを用いて未知のサンプル分離を行うSF-OSDA手法として,未知サンプル発見(USD)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8130068086063336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Open Set Domain Adaptation (OSDA) aims to adapt a model trained on a source domain to a target domain that undergoes distribution shift and contains samples from novel classes outside the source domain. Source-free OSDA (SF-OSDA) techniques eliminate the need to access source domain samples, but current SF-OSDA methods utilize only the known classes in the target domain for adaptation, and require access to the entire target domain even during inference after adaptation, to make the distinction between known and unknown samples. In this paper, we introduce Unknown Sample Discovery (USD) as an SF-OSDA method that utilizes a temporally ensembled teacher model to conduct known-unknown target sample separation and adapts the student model to the target domain over all classes using co-training and temporal consistency between the teacher and the student. USD promotes Jensen-Shannon distance (JSD) as an effective measure for known-unknown sample separation. Our teacher-student framework significantly reduces error accumulation resulting from imperfect known-unknown sample separation, while curriculum guidance helps to reliably learn the distinction between target known and target unknown subspaces. USD appends the target model with an unknown class node, thus readily classifying a target sample into any of the known or unknown classes in subsequent post-adaptation inference stages. Empirical results show that USD is superior to existing SF-OSDA methods and is competitive with current OSDA models that utilize both source and target domains during adaptation.
• Abstract（参考訳）: Open Set Domain Adaptation (OSDA)は、ソースドメイン上でトレーニングされたモデルを、ソースドメイン外の新しいクラスからのサンプルを含む、ターゲットドメインに適応させることを目的としている。 ソースフリーOSDA(SF-OSDA)技術は、ソースドメインのサンプルにアクセスする必要をなくすが、現在のSF-OSDA法は、ターゲットドメインの既知のクラスのみを適応に利用し、適応後の推論でもターゲットドメイン全体にアクセスする必要があり、未知のサンプルと未知のサンプルを区別する。 本稿では,教師と生徒の協調学習と時間的一貫性を用いて,既知の未知のサンプル分離を行い,学生モデルを全クラスにわたって対象領域に適応させるsf-osda法として未知サンプル発見法(usd)を提案する。 USDはJensen-Shannon 距離 (JSD) を未知試料分離の有効な指標として推奨している。 教師/学生のフレームワークは,不完全な未知のサンプル分離による誤りの蓄積を著しく減らし,カリキュラム指導は,対象の未知の部分空間と対象の未知の部分空間の区別を確実に学習するのに役立つ。 USDはターゲットモデルを未知のクラスノードに付加するので、後続の適応推論段階において、ターゲットサンプルを既知のクラスまたは未知のクラスのいずれかに容易に分類する。 実験の結果,USD は既存の SF-OSDA 手法よりも優れており,適応中にソースドメインとターゲットドメインの両方を利用するOSDA モデルと競合することがわかった。

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