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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09918v5
• Date: Wed, 11 Dec 2024 19:55:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:29:42.992377
• 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。 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改善する。 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:
• 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 modality 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 caused by 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, designed to align instances of each object category across domains. In particular, an attention module combined 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 state-of-the-art methods and exhibits robustness to class imbalance, achieved through a conceptually simple class-conditioning strategy. 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に、ユニークなモダリティ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によるエラーの蓄積に悩まされ、不均衡なデータへの適応に悪影響を及ぼす可能性がある。 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、対応するドメイン分類器と組み合わせ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,提案手法は最先端の手法より優れ,概念的に単純なクラスコンディショニング戦略によって達成されたクラス不均衡に対する堅牢性を示すことが示された。 私たちのコードは、https://github.com/imatif17/ACIA.comで利用可能です。

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