論文の概要: Vision transformers in domain adaptation and domain generalization: a study of robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04452v2
• Date: Tue, 15 Oct 2024 19:49:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:39:41.478046
• Title: Vision transformers in domain adaptation and domain generalization: a study of robustness
• Title（参考訳）: 領域適応と領域一般化における視覚変換器--ロバスト性の研究
• Authors: Shadi Alijani, Jamil Fayyad, Homayoun Najjaran,
• Abstract要約: ディープラーニングモデルはしばしば、トレーニングと検証フェーズで使用されるものとデータ分散が異なるシナリオで評価される。 ドメイン適応と一般化は、そのようなシフトに対処するための効果的な戦略として広く認識されている。 コンピュータビジョンタスクにビジョントランスフォーマーを適用した最近の有望な結果は、その堅牢性と一般化の有意義な可能性を証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7305040207339286
• License:
• Abstract: Deep learning models are often evaluated in scenarios where the data distribution is different from those used in the training and validation phases. The discrepancy presents a challenge for accurately predicting the performance of models once deployed on the target distribution. Domain adaptation and generalization are widely recognized as effective strategies for addressing such shifts, thereby ensuring reliable performance. The recent promising results in applying vision transformers in computer vision tasks, coupled with advancements in self-attention mechanisms, have demonstrated their significant potential for robustness and generalization in handling distribution shifts. Motivated by the increased interest from the research community, our paper investigates the deployment of vision transformers in domain adaptation and domain generalization scenarios. For domain adaptation methods, we categorize research into feature-level, instance-level, model-level adaptations, and hybrid approaches, along with other categorizations with respect to diverse strategies for enhancing domain adaptation. Similarly, for domain generalization, we categorize research into multi-domain learning, meta-learning, regularization techniques, and data augmentation strategies. We further classify diverse strategies in research, underscoring the various approaches researchers have taken to address distribution shifts by integrating vision transformers. The inclusion of comprehensive tables summarizing these categories is a distinct feature of our work, offering valuable insights for researchers. These findings highlight the versatility of vision transformers in managing distribution shifts, crucial for real-world applications, especially in critical safety and decision-making scenarios.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルはしばしば、トレーニングと検証フェーズで使用されるものとデータ分散が異なるシナリオで評価される。 この不一致は、目標分布に展開されたモデルの性能を正確に予測する上での課題である。 ドメイン適応と一般化は、そのようなシフトに対処するための効果的な戦略として広く認識され、信頼性の高い性能が保証される。 コンピュータビジョンタスクに視覚トランスフォーマーを適用した最近の有望な成果は、自己認識機構の進歩と相まって、分散シフトの処理におけるロバスト性と一般化の有意義な可能性を実証している。 研究コミュニティの関心が高まり,ドメイン適応とドメイン一般化シナリオにおけるビジョントランスフォーマーの展開について検討した。 ドメイン適応法では、機能レベル、インスタンスレベル、モデルレベル、ハイブリッドアプローチ、およびドメイン適応を強化するための多様な戦略に関する他の分類を分類する。 同様に、ドメインの一般化については、マルチドメイン学習、メタラーニング、正規化技術、データ拡張戦略の研究を分類する。 我々は、視覚変換器を統合することで、分散シフトに対処するために研究者が行った様々なアプローチについて、研究における多様な戦略を更に分類する。 これらのカテゴリをまとめる包括的なテーブルを含めることは、我々の研究の際立った特徴であり、研究者にとって貴重な洞察を提供する。 これらの知見は、特に重要な安全性と意思決定シナリオにおいて、現実世界のアプリケーションにとって重要な、分散シフトの管理におけるビジョントランスフォーマーの汎用性を強調している。

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