論文の概要: Source-Free Domain Adaptation with Diffusion-Guided Source Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04929v2
• Date: Mon, 24 Jun 2024 00:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 02:11:02.811562
• Title: Source-Free Domain Adaptation with Diffusion-Guided Source Data Generation
• Title（参考訳）: 拡散誘導型音源データ生成による音源自由領域適応
• Authors: Shivang Chopra, Suraj Kothawade, Houda Aynaou, Aman Chadha,
• Abstract要約: 本稿では、ソースフリードメイン適応(DM-SFDA)のための拡散モデルの一般化可能性を活用する新しいアプローチを提案する。 提案するDMSFDA法では,事前学習したテキスト・画像拡散モデルを微調整し,ソース・ドメイン・イメージを生成する。 私たちは、Office-31[39]、Office-Home [48]、VisDA [35]など、さまざまなデータセットにわたる包括的な実験を通じて、アプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.087274577167399
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel approach to leverage the generalizability of Diffusion Models for Source-Free Domain Adaptation (DM-SFDA). Our proposed DMSFDA method involves fine-tuning a pre-trained text-to-image diffusion model to generate source domain images using features from the target images to guide the diffusion process. Specifically, the pre-trained diffusion model is fine-tuned to generate source samples that minimize entropy and maximize confidence for the pre-trained source model. We then use a diffusion model-based image mixup strategy to bridge the domain gap between the source and target domains. We validate our approach through comprehensive experiments across a range of datasets, including Office-31 [39], Office-Home [48], and VisDA [35]. The results demonstrate significant improvements in SFDA performance, highlighting the potential of diffusion models in generating contextually relevant, domain-specific images.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ソースフリードメイン適応(DM-SFDA)のための拡散モデルの一般化可能性を活用するための新しいアプローチを提案する。 提案したDMSFDA法では,予め訓練したテキスト・画像拡散モデルを微調整し,対象画像の特徴を用いてソース領域画像を生成し,拡散過程を導出する。 具体的には、事前学習した拡散モデルを微調整し、エントロピーを最小化し、事前学習したソースモデルの信頼性を最大化するソースサンプルを生成する。 次に、拡散モデルに基づく画像混合戦略を用いて、ソースとターゲットドメイン間の領域ギャップを埋める。 私たちは、Office-31[39]、Office-Home [48]、VisDA [35]など、さまざまなデータセットにわたる包括的な実験を通じて、このアプローチを検証する。 その結果、SFDAの性能は著しく改善され、コンテキストに関連のあるドメイン固有の画像を生成する際の拡散モデルの可能性が浮き彫りになった。

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