論文の概要: StyDeSty: Min-Max Stylization and Destylization for Single Domain Generalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00275v1
- Date: Sat, 1 Jun 2024 02:41:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 07:54:19.376307
- Title: StyDeSty: Min-Max Stylization and Destylization for Single Domain Generalization
- Title（参考訳）: StyDeSty: 単一領域一般化のためのMin-Maxスティル化とデスティル化
- Authors: Songhua Liu, Xin Jin, Xingyi Yang, Jingwen Ye, Xinchao Wang,
- Abstract要約: 単一のドメインの一般化(単一DG)は、単一のトレーニングドメインからのみ見えないドメインに一般化可能な堅牢なモデルを学ぶことを目的としている。
最先端のアプローチは、主に新しいデータを合成するために、敵対的な摂動やスタイルの強化といったデータ拡張に頼っている。
データ拡張の過程で、ソースと擬似ドメインのアライメントを明示的に考慮したemphStyDeStyを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.18995948334592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Single domain generalization (single DG) aims at learning a robust model generalizable to unseen domains from only one training domain, making it a highly ambitious and challenging task. State-of-the-art approaches have mostly relied on data augmentations, such as adversarial perturbation and style enhancement, to synthesize new data and thus increase robustness. Nevertheless, they have largely overlooked the underlying coherence between the augmented domains, which in turn leads to inferior results in real-world scenarios. In this paper, we propose a simple yet effective scheme, termed as \emph{StyDeSty}, to explicitly account for the alignment of the source and pseudo domains in the process of data augmentation, enabling them to interact with each other in a self-consistent manner and further giving rise to a latent domain with strong generalization power. The heart of StyDeSty lies in the interaction between a \emph{stylization} module for generating novel stylized samples using the source domain, and a \emph{destylization} module for transferring stylized and source samples to a latent domain to learn content-invariant features. The stylization and destylization modules work adversarially and reinforce each other. During inference, the destylization module transforms the input sample with an arbitrary style shift to the latent domain, in which the downstream tasks are carried out. Specifically, the location of the destylization layer within the backbone network is determined by a dedicated neural architecture search (NAS) strategy. We evaluate StyDeSty on multiple benchmarks and demonstrate that it yields encouraging results, outperforming the state of the art by up to {13.44%} on classification accuracy. Codes are available here: https://github.com/Huage001/StyDeSty.
- Abstract（参考訳）: 単一ドメインの一般化(単一DG)は、単一のトレーニングドメインからのみ見えないドメインに一般化可能な堅牢なモデルを学ぶことを目的としており、非常に野心的で挑戦的なタスクである。
最先端のアプローチは、主に、新しいデータを合成し、堅牢性を高めるために、敵対的な摂動やスタイルの強化のようなデータ拡張に依存している。
それでも彼らは、拡張されたドメイン間のコヒーレンスを概ね見落としており、現実のシナリオでは結果が劣っている。
本稿では,データ拡張過程におけるソースドメインと疑似ドメインのアライメントを明示的に考慮し,自己整合的に相互に対話し,強力な一般化力を持つ潜伏ドメインを創出する,シンプルで効果的なスキームを提案する。
StyDeStyの心臓部は、ソースドメインを使用して新しいスタイリングされたサンプルを生成する \emph{stylization} モジュールと、スタイリングされたサンプルとソースサンプルを潜在ドメインに転送してコンテンツ不変の機能を学ぶ \emph{destylization} モジュールとの相互作用にある。
スタイリゼーションとデスティリゼーションモジュールは逆向きに働き、互いに強化する。
推論中、デスティル化モジュールは入力サンプルを任意のスタイルのシフトで変換し、下流タスクを実行する。
具体的には、バックボーンネットワーク内のデスティリゼーション層の位置は、専用のニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)戦略によって決定される。
我々は、複数のベンチマークでStyDeStyを評価し、それが奨励的な結果をもたらし、分類精度を最大13.44%向上させることを示した。
コードは、https://github.com/Huage001/StyDeSty.comで入手できる。
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