論文の概要: SADA: Semantic adversarial unsupervised domain adaptation for Temporal Action Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13377v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 19:08:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 16:47:35.334169
• Title: SADA: Semantic adversarial unsupervised domain adaptation for Temporal Action Localization
• Title（参考訳）: sada: 時間的行動局所化のための意味的敵対的非教師なしドメイン適応
• Authors: David Pujol-Perich, Albert Clap\'es and Sergio Escalera
• Abstract要約: 本稿では,Sparse TAL における Unsupervised Domain Adaptation のアプローチを初めて紹介する。 我々は、現実的なスパース動作検出ベンチマークで動作するドメイン適応モデルの開発を開拓した。 EpicKitchens100をベースとした,複数種類のドメインシフトを評価する新しい実験装置を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.98997448078808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Temporal Action Localization (TAL) is a complex task that poses relevant challenges, particularly when attempting to generalize on new -- unseen -- domains in real-world applications. These scenarios, despite realistic, are often neglected in the literature, exposing these solutions to important performance degradation. In this work, we tackle this issue by introducing, for the first time, an approach for Unsupervised Domain Adaptation (UDA) in sparse TAL, which we refer to as Semantic Adversarial unsupervised Domain Adaptation (SADA). Our contribution is threefold: (1) we pioneer the development of a domain adaptation model that operates on realistic sparse action detection benchmarks; (2) we tackle the limitations of global-distribution alignment techniques by introducing a novel adversarial loss that is sensitive to local class distributions, ensuring finer-grained adaptation; and (3) we present a novel experimental setup, based on EpicKitchens100, that evaluates multiple types of domain shifts in a comprehensive manner. Our experimental results indicate that SADA improves the adaptation across domains when compared to fully supervised state-of-the-art and alternative UDA methods, attaining a relative performance boost of up to 14%.
• Abstract（参考訳）: 時間的アクションローカライゼーション(TAL)は複雑なタスクであり、特に現実世界のアプリケーションで新しい-目に見えない-ドメインを一般化しようとする場合に、関連する課題を引き起こす。 これらのシナリオは現実的であるにもかかわらず、文献ではしばしば無視され、これらのソリューションが重要なパフォーマンス劣化を引き起こす。 本研究では,SADA(Semantic Adversarial Unsupervised Domain Adaptation)と呼ぶ,非教師付きドメイン適応(Unsupervised Domain Adaptation, UDA)のスパースTALへのアプローチを初めて導入することによって,この問題に対処する。 我々は,(1)現実的なスパース行動検出ベンチマークを用いたドメイン適応モデルの開発を開拓し,(2)局所的なクラス分布に敏感で,よりきめ細かい適応を確保できる新たな逆方向の損失を導入することにより,グローバルな分散アライメント手法の限界に対処し,(3)EpicKitchens100をベースとした,複数のタイプのドメインシフトを包括的に評価する新しい実験的なセットアップを提案する。 以上の結果から,SADAは完全教師付きおよび代替UDA手法と比較して,ドメイン間の適応性を向上し,相対的な性能が最大14%向上することが示唆された。

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