論文の概要: G-NAS: Generalizable Neural Architecture Search for Single Domain Generalization Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04672v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 08:57:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 16:02:10.396798
• Title: G-NAS: Generalizable Neural Architecture Search for Single Domain Generalization Object Detection
• Title（参考訳）: g-nas: 単一領域一般化オブジェクト検出のための一般化ニューラルネットワーク探索
• Authors: Fan Wu, Jinling Gao, Lanqing Hong, Xinbing Wang, Chenghu Zhou, Nanyang Ye
• Abstract要約: 微分可能なニューラルネットワークサーチ(NAS)は、複雑なデータフィッティングの能力が高いことで知られている。 一般化可能な損失(G-loss)は、OoDを意識した目的であり、NASが過度に適合することを防ぐ。 S-DGOD都市景観データセットの実験結果から,提案したG-NASはベースライン法と比較してSOTA性能が向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.86838901572496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we focus on a realistic yet challenging task, Single Domain Generalization Object Detection (S-DGOD), where only one source domain's data can be used for training object detectors, but have to generalize multiple distinct target domains. In S-DGOD, both high-capacity fitting and generalization abilities are needed due to the task's complexity. Differentiable Neural Architecture Search (NAS) is known for its high capacity for complex data fitting and we propose to leverage Differentiable NAS to solve S-DGOD. However, it may confront severe over-fitting issues due to the feature imbalance phenomenon, where parameters optimized by gradient descent are biased to learn from the easy-to-learn features, which are usually non-causal and spuriously correlated to ground truth labels, such as the features of background in object detection data. Consequently, this leads to serious performance degradation, especially in generalizing to unseen target domains with huge domain gaps between the source domain and target domains. To address this issue, we propose the Generalizable loss (G-loss), which is an OoD-aware objective, preventing NAS from over-fitting by using gradient descent to optimize parameters not only on a subset of easy-to-learn features but also the remaining predictive features for generalization, and the overall framework is named G-NAS. Experimental results on the S-DGOD urban-scene datasets demonstrate that the proposed G-NAS achieves SOTA performance compared to baseline methods. Codes are available at https://github.com/wufan-cse/G-NAS.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オブジェクト検出のトレーニングに1つのソースドメインのデータしか使用できないが,複数の異なるターゲットドメインを一般化しなければならない,現実的な課題であるs-dgod(single domain generalization object detection)に焦点を当てる。 S-DGODでは、タスクの複雑さのため、高いキャパシティフィッティングと一般化能力が必要である。 微分可能なニューラルネットワーク探索(NAS)は、複雑なデータフィッティングに高い能力があることで知られており、微分可能なNASを活用してS-DGODを解くことを提案する。 しかし、勾配降下によって最適化されたパラメータが偏り、通常、非因果的であり、オブジェクト検出データにおける背景のような基底真理ラベルに散発的に相関する、分かり易い特徴から学習される、特徴の不均衡現象によって、深刻な過剰フィッティング問題に直面する可能性がある。 その結果、特にソースドメインとターゲットドメインの間に大きなドメインギャップがある未確認のターゲットドメインに一般化することで、パフォーマンスが大幅に低下する。 この問題に対処するため、OoDを意識した汎用損失(G-loss)を提案し、NASが勾配降下を利用してパラメーターを最適化するだけでなく、一般化のための残りの予測的特徴を最適化し、全体フレームワークをG-NASと命名する。 S-DGOD都市景観データセットの実験結果から,提案したG-NASはベースライン法と比較してSOTA性能が向上することが示された。 コードはhttps://github.com/wufan-cse/g-nasで入手できる。

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