論文の概要: Attention-based Class-Conditioned Alignment for Multi-Source Domain Adaptation of Object Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09918v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 07:12:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 21:11:56.717102
• Title: Attention-based Class-Conditioned Alignment for Multi-Source Domain Adaptation of Object Detectors
• Title（参考訳）: オブジェクト検出器のマルチソース領域適応のためのアテンションに基づくクラス定義アライメント
• Authors: Atif Belal, Akhil Meethal, Francisco Perdigon Romero, Marco Pedersoli, Eric Granger,
• Abstract要約: オブジェクト検出(OD)のドメイン適応手法は、ソースドメインとターゲットドメイン間の特徴調整を促進することによって、分散シフトの影響を軽減する。 ODのための最先端MSDA手法の多くは、クラスに依存しない方法で特徴アライメントを実行する。 ドメイン間で各オブジェクトカテゴリのインスタンスをアライメントするMSDAのための注目型クラス条件アライメント手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.616494893839757
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation methods for object detection (OD) strive to mitigate the impact of distribution shifts by promoting feature alignment across source and target domains. Multi-source domain adaptation (MSDA) allows leveraging multiple annotated source datasets and unlabeled target data to improve the accuracy and robustness of the detection model. Most state-of-the-art MSDA methods for OD perform feature alignment in a class-agnostic manner. This is challenging since the objects have unique modal information due to variations in object appearance across domains. A recent prototype-based approach proposed a class-wise alignment, yet it suffers from error accumulation due to noisy pseudo-labels that can negatively affect adaptation with imbalanced data. To overcome these limitations, we propose an attention-based class-conditioned alignment method for MSDA that aligns instances of each object category across domains. In particular, an attention module coupled with an adversarial domain classifier allows learning domain-invariant and class-specific instance representations. Experimental results on multiple benchmarking MSDA datasets indicate that our method outperforms the state-of-the-art methods and is robust to class imbalance using a conceptually simple class-conditioning method. Our code is available at https://github.com/imatif17/ACIA.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出(OD)のドメイン適応手法は、ソースドメインとターゲットドメイン間の特徴調整を促進することによって、分散シフトの影響を軽減する。 マルチソースドメイン適応(MSDA)は、複数のアノテーション付きソースデータセットとラベルなしターゲットデータを活用することで、検出モデルの正確性と堅牢性を向上させる。 ODのための最先端MSDA手法の多くは、クラスに依存しない方法で特徴アライメントを実行する。 オブジェクトはドメイン間のオブジェクトの外観の変化のため、ユニークなモーダル情報を持っているため、これは難しい。 最近のプロトタイプベースのアプローチでは、クラスワイドアライメントが提案されているが、ノイズの多い擬似ラベルが不均衡なデータへの適応に悪影響を及ぼすため、エラーの蓄積に悩まされている。 これらの制約を克服するために、各オブジェクトカテゴリのインスタンスをドメイン間でアライメントするMSDAのアライメント手法を提案する。 特に、敵対的ドメイン分類器と結合されたアテンションモジュールは、ドメイン不変およびクラス固有のインスタンス表現を学習することができる。 複数のベンチマークMSDAデータセットに対する実験結果から,本手法は最先端の手法よりも優れ,概念的に単純なクラス条件付き手法によるクラス不均衡に頑健であることが示唆された。 私たちのコードはhttps://github.com/imatif17/ACIA.comで公開されています。

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