論文の概要: Tell, Don't Show!: Language Guidance Eases Transfer Across Domains in Images and Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05535v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 18:58:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 12:49:14.316194
• Title: Tell, Don't Show!: Language Guidance Eases Transfer Across Domains in Images and Videos
• Title（参考訳）: 見せないで! 画像とビデオにおけるドメイン間の言語指導
• Authors: Tarun Kalluri and Bodhisattwa Prasad Majumder and Manmohan Chandraker
• Abstract要約: ラベル付きソースから未ラベルのターゲットデータへの識別的知識の堅牢な移行をドメインシフトでガイドするフレームワークであるLaGTranを紹介する。 意味的にリッチなテキストモダリティがより好ましい転送特性を持つという我々の観察に触発された我々は、ソース学習されたテキスト分類器を用いて、ターゲットテキスト記述の予測を生成するための転送機構を考案した。 言語指導による私たちのアプローチは驚くほど簡単でシンプルですが、GeoNetやDomainNetといった挑戦的なデータセットに対する以前のアプローチよりもはるかに優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.70284643815685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce LaGTran, a novel framework that utilizes readily available or easily acquired text descriptions to guide robust transfer of discriminative knowledge from labeled source to unlabeled target data with domain shifts. While unsupervised adaptation methods have been established to address this problem, they show limitations in handling challenging domain shifts due to their exclusive operation within the pixel-space. Motivated by our observation that semantically richer text modality has more favorable transfer properties, we devise a transfer mechanism to use a source-trained text-classifier to generate predictions on the target text descriptions, and utilize these predictions as supervision for the corresponding images. Our approach driven by language guidance is surprisingly easy and simple, yet significantly outperforms all prior approaches on challenging datasets like GeoNet and DomainNet, validating its extreme effectiveness. To further extend the scope of our study beyond images, we introduce a new benchmark to study ego-exo transfer in videos and find that our language-aided LaGTran yields significant gains in this highly challenging and non-trivial transfer setting. Code, models, and proposed datasets are publicly available at https://tarun005.github.io/lagtran/.
• Abstract（参考訳）: ラベル付きソースからラベル付きターゲットデータへの識別的知識の堅牢な転送をドメインシフトで導くために,手軽に入手可能あるいは容易に取得可能なテキスト記述を利用する新しいフレームワークであるLaGTranを紹介する。 この問題を解決するために教師なし適応法が確立されているが、ピクセル空間内の排他的操作のため、ドメインシフトの扱いに制限がある。 意味的にリッチなテキストモダリティがより有利な転送特性を持つという観察に動機づけられ、ソース学習されたテキスト分類器を使用して対象テキスト記述の予測を生成する転送機構を考案し、これらの予測を対応する画像の監督として活用する。 言語指導による私たちのアプローチは驚くほど簡単でシンプルですが、GeoNetやDomainNetといった挑戦的なデータセットに対する従来のアプローチよりもはるかに優れています。 画像を超えて研究の範囲をさらに拡大するために,ビデオにおけるego-exo転送を研究するための新しいベンチマークを導入し,言語支援のlagtranが,この極めて困難で非自明な転送環境において大きな成果をもたらすことを見出します。 コード、モデル、提案されたデータセットはhttps://tarun005.github.io/lagtran/で公開されている。

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