論文の概要: De-Confusing Pseudo-Labels in Source-Free Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01650v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 10:07:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 14:36:12.078665
• Title: De-Confusing Pseudo-Labels in Source-Free Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ソースフリードメイン適応における擬似ラベルの分解
• Authors: Idit Diamant, Idan Achituve, Arnon Netzer
• Abstract要約: ソースフリードメイン適応(SFDA)は、ソースドメインから未ラベルのターゲットドメインに学習した知識を転送することを目的としている。 擬似ラベルのノイズ遷移行列を学習し、各クラスのラベルの破損を捉え、基礎となる真のラベル分布を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.323105185250092
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Source-free domain adaptation (SFDA) aims to transfer knowledge learned from a source domain to an unlabeled target domain, where the source data is unavailable during adaptation. Existing approaches for SFDA focus on self-training usually including well-established entropy minimization and pseudo-labeling techniques. Recent work suggested a co-learning strategy to improve the quality of the generated target pseudo-labels using robust pretrained networks such as Swin-B. However, since the generated pseudo-labels depend on the source model, they may be noisy due to domain shift. In this paper, we view SFDA from the perspective of label noise learning and learn to de-confuse the pseudo-labels. More specifically, we learn a noise transition matrix of the pseudo-labels to capture the label corruption of each class and learn the underlying true label distribution. Estimating the noise transition matrix enables a better true class-posterior estimation results with better prediction accuracy. We demonstrate the effectiveness of our approach applied with several SFDA methods: SHOT, SHOT++, and AaD. We obtain state-of-the-art results on three domain adaptation datasets: VisDA, DomainNet, and OfficeHome.
• Abstract（参考訳）: ソースフリードメイン適応(Source-free domain adapt, SFDA)は、ソースドメインから学習した知識をラベルのないターゲットドメインに転送することを目的としている。 SFDAの既存のアプローチは通常、確立されたエントロピーの最小化と擬似ラベル技術を含む自己学習に焦点を当てている。 最近の研究は、swain-bのような堅牢な事前学習ネットワークを用いて生成された擬似ラベルの品質を改善するためのコラーニング戦略を提案している。 しかし、生成された擬似ラベルはソースモデルに依存するため、ドメインシフトによってノイズが発生する可能性がある。 本稿では,ラベルノイズ学習の観点からSFDAを考察し,擬似ラベルの解離を学習する。 より具体的には、疑似ラベルのノイズ遷移行列を学び、各クラスのラベル破損を捉え、基礎となる真のラベル分布を学ぶ。 ノイズ遷移行列の推定により、より正確な予測精度を持つ真のクラス後推定結果が得られる。 SFDA法(SHOT, SHOT++, AaD)に適用したアプローチの有効性を示す。 visda、domainnet、officehomeの3つのドメイン適応データセットについて最新の結果を得る。

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