論文の概要: SF(DA)$^2$: Source-free Domain Adaptation Through the Lens of Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10834v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 07:05:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 21:25:31.368906
• Title: SF(DA)$^2$: Source-free Domain Adaptation Through the Lens of Data Augmentation
• Title（参考訳）: SF(DA)$^2$:データ拡張レンズによるソースフリードメイン適応
• Authors: Uiwon Hwang, Jonghyun Lee, Juhyeon Shin, Sungroh Yoon,
• Abstract要約: データ拡張のレンズを通してのソースフリーなドメイン適応(SF(DA)$2$)を提案する。 提案手法は,2次元画像と3次元点クラウドデータセット,高度に不均衡なデータセットを含む,SFDAシナリオにおける優れた適応性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.071201249725426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the face of the deep learning model's vulnerability to domain shift, source-free domain adaptation (SFDA) methods have been proposed to adapt models to new, unseen target domains without requiring access to source domain data. Although the potential benefits of applying data augmentation to SFDA are attractive, several challenges arise such as the dependence on prior knowledge of class-preserving transformations and the increase in memory and computational requirements. In this paper, we propose Source-free Domain Adaptation Through the Lens of Data Augmentation (SF(DA)$^2$), a novel approach that leverages the benefits of data augmentation without suffering from these challenges. We construct an augmentation graph in the feature space of the pretrained model using the neighbor relationships between target features and propose spectral neighborhood clustering to identify partitions in the prediction space. Furthermore, we propose implicit feature augmentation and feature disentanglement as regularization loss functions that effectively utilize class semantic information within the feature space. These regularizers simulate the inclusion of an unlimited number of augmented target features into the augmentation graph while minimizing computational and memory demands. Our method shows superior adaptation performance in SFDA scenarios, including 2D image and 3D point cloud datasets and a highly imbalanced dataset.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルのドメインシフトに対する脆弱性に直面して、ソースのないドメイン適応(SFDA)メソッドが提案されている。 SFDAにデータ拡張を適用することの潜在的な利点は魅力的であるが、クラス保存変換の事前知識への依存や、メモリと計算要求の増加など、いくつかの課題が生じる。 本稿では、これらの課題に悩まされることなく、データ拡張の利点を活用する新しいアプローチである、データ拡張のレンズを通してのソースフリードメイン適応(SF(DA)$^2$)を提案する。 本研究では,対象特徴間の近接関係を用いた事前学習モデルの特徴空間における拡張グラフを構築し,予測空間内の分割を識別するためのスペクトル近傍クラスタリングを提案する。 さらに,機能空間内のクラス意味情報を効果的に活用する正規化損失関数として,暗黙的な機能拡張と特徴の絡み合わせを提案する。 これらの正規化器は、計算およびメモリ要求を最小限に抑えつつ、拡張対象の機能を拡張グラフに無制限に含めることをシミュレートする。 提案手法は,2次元画像と3次元点クラウドデータセット,高度に不均衡なデータセットを含む,SFDAシナリオにおける優れた適応性能を示す。

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