論文の概要: BlenDA: Domain Adaptive Object Detection through diffusion-based blending

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09921v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 12:07:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 17:01:07.345818
• Title: BlenDA: Domain Adaptive Object Detection through diffusion-based blending
• Title（参考訳）: BlenDA:拡散型ブレンディングによるドメイン適応オブジェクト検出
• Authors: Tzuhsuan Huang, Chen-Che Huang, Chung-Hao Ku, Jun-Cheng Chen
• Abstract要約: 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt、UDA)は、ソースドメインからラベル付きデータを使用して学習したモデルを、ターゲットドメイン内のラベルなしデータに転送することを目的としている。 中間領域の擬似サンプルを生成することにより,領域適応型オブジェクト検出のための新しい正規化手法BlenDAを提案する。 Foggy Cityscapesデータセットで53.4%のmAPを達成し、前回の最先端を1.5%上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.457759140533168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) aims to transfer a model learned using labeled data from the source domain to unlabeled data in the target domain. To address the large domain gap issue between the source and target domains, we propose a novel regularization method for domain adaptive object detection, BlenDA, by generating the pseudo samples of the intermediate domains and their corresponding soft domain labels for adaptation training. The intermediate samples are generated by dynamically blending the source images with their corresponding translated images using an off-the-shelf pre-trained text-to-image diffusion model which takes the text label of the target domain as input and has demonstrated superior image-to-image translation quality. Based on experimental results from two adaptation benchmarks, our proposed approach can significantly enhance the performance of the state-of-the-art domain adaptive object detector, Adversarial Query Transformer (AQT). Particularly, in the Cityscapes to Foggy Cityscapes adaptation, we achieve an impressive 53.4% mAP on the Foggy Cityscapes dataset, surpassing the previous state-of-the-art by 1.5%. It is worth noting that our proposed method is also applicable to various paradigms of domain adaptive object detection. The code is available at:https://github.com/aiiu-lab/BlenDA
• Abstract（参考訳）: Unsupervised domain adapt (UDA) は、ソースドメインからラベル付きデータを使用して学習したモデルを、ターゲットドメイン内のラベルなしデータに転送することを目的としている。 本稿では,対象領域間の大きな領域間ギャップ問題に対処するために,中間領域と対応するソフトドメインラベルの擬似サンプルを生成して適応学習を行う,ドメイン適応オブジェクト検出のための新しい正規化法であるbledaを提案する。 対象領域のテキストラベルを入力として、画像から画像への翻訳品質を良好に発揮した既成のテキストから画像への拡散モデルを用いて、ソース画像と対応する翻訳画像とを動的に混合して中間サンプルを生成する。 2つの適応ベンチマークによる実験結果に基づいて、提案手法は最先端のドメイン適応型オブジェクト検出器であるAdversarial Query Transformer(AQT)の性能を大幅に向上させることができる。 特に、都市景観から霧のような都市景観への適応では、フォギーな都市景観データセット上で53.4%の印象的なマップを達成し、以前の最先端を1.5%上回っています。 提案手法はドメイン適応オブジェクト検出の様々なパラダイムにも適用可能であることに注意が必要である。 コードは:https://github.com/aiiu-lab/blenda

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