論文の概要: Fine-Grained Domain Generalization with Feature Structuralization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09166v2
- Date: Mon, 17 Jun 2024 13:47:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 01:41:06.337006
- Title: Fine-Grained Domain Generalization with Feature Structuralization
- Title(参考訳): 特徴構造を持つ細粒領域一般化
- Authors: Wenlong Yu, Dongyue Chen, Qilong Wang, Qinghua Hu,
- Abstract要約: 細粒度領域一般化(FGDG)は、クラス間差が小さく、クラス内差が比較的大きいため、従来のDGタスクよりも難しい課題である。
本稿では,特徴的構造的領域一般化モデルを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 36.48094750433708
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fine-grained domain generalization (FGDG) is a more challenging task than traditional DG tasks due to its small inter-class variations and relatively large intra-class disparities. When domain distribution changes, the vulnerability of subtle features leads to a severe deterioration in model performance. Nevertheless, humans inherently demonstrate the capacity for generalizing to out-of-distribution data, leveraging structured multi-granularity knowledge that emerges from discerning the commonality and specificity within categories. Likewise, we propose a Feature Structuralized Domain Generalization (FSDG) model, wherein features experience structuralization into common, specific, and confounding segments, harmoniously aligned with their relevant semantic concepts, to elevate performance in FGDG. Specifically, feature structuralization (FS) is accomplished through joint optimization of five constraints: a decorrelation function applied to disentangled segments, three constraints ensuring common feature consistency and specific feature distinctiveness, and a prediction calibration term. By imposing these stipulations, FSDG is prompted to disentangle and align features based on multi-granularity knowledge, facilitating robust subtle distinctions among categories. Extensive experimentation on three benchmarks consistently validates the superiority of FSDG over state-of-the-art counterparts, with an average improvement of 6.2% in FGDG performance. Beyond that, the explainability analysis on explicit concept matching intensity between the shared concepts among categories and the model channels, along with experiments on various mainstream model architectures, substantiates the validity of FS.
- Abstract(参考訳): 細粒度領域一般化(FGDG)は、クラス間差が小さく、クラス内差が比較的大きいため、従来のDGタスクよりも難しい課題である。
ドメイン分布が変化すると、微妙な特徴の脆弱性がモデルの性能を著しく低下させる。
それでも人間は、カテゴリー内の共通点と特異点の識別から生じる構造化された多粒性知識を活用して、アウト・オブ・ディストリビューションデータに一般化する能力を本質的に示している。
同様に、FGDGの性能を高めるために、FSDGモデル(Feature Structureized Domain Generalization: FSDG)モデルを提案する。
特に特徴構造化(FS)は5つの制約の合同最適化によって達成される: 絡み合ったセグメントに適用されるデコリレーション関数、共通特徴の一貫性と特徴の特異性を保証する3つの制約、予測キャリブレーション項。
これらの規定を課すことにより、FSDGは多粒度知識に基づいて特徴を歪め、整列させ、カテゴリー間の頑健な微妙な区別を促進する。
3つのベンチマークでの大規模な実験は、FGDGのパフォーマンスが平均6.2%向上し、最先端のベンチマークよりもFSDGの方が優れていることを一貫して検証している。
さらに、カテゴリ間の共有概念とモデルチャネル間の明示的な概念マッチング強度に関する説明可能性分析を行い、様々な主流モデルアーキテクチャの実験を行い、FSの有効性を実証した。
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