論文の概要: Dynamic Retraining-Updating Mean Teacher for Source-Free Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16497v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 14:12:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 17:06:21.151871
• Title: Dynamic Retraining-Updating Mean Teacher for Source-Free Object Detection
• Title（参考訳）: ソースフリー物体検出のための動的リトレーニングアップ平均教師
• Authors: Trinh Le Ba Khanh, Huy-Hung Nguyen, Long Hoang Pham, Duong Nguyen-Ngoc Tran, Jae Wook Jeon,
• Abstract要約: Unsupervised domain adapt (UDA) は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインに知識を転送することを目的としている。 本研究では、ラベル付きソースデータを用いることなく、ソース学習された検出器をラベル付きターゲットドメインに適応させる、ソースフリーなオブジェクト検出(SFOD)に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.334498654271371
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In object detection, unsupervised domain adaptation (UDA) aims to transfer knowledge from a labeled source domain to an unlabeled target domain. However, UDA's reliance on labeled source data restricts its adaptability in privacy-related scenarios. This study focuses on source-free object detection (SFOD), which adapts a source-trained detector to an unlabeled target domain without using labeled source data. Recent advancements in self-training, particularly with the Mean Teacher (MT) framework, show promise for SFOD deployment. However, the absence of source supervision significantly compromises the stability of these approaches. We identify two primary issues, (1) uncontrollable degradation of the teacher model due to inopportune updates from the student model, and (2) the student model's tendency to replicate errors from incorrect pseudo labels, leading to it being trapped in a local optimum. Both factors contribute to a detrimental circular dependency, resulting in rapid performance degradation in recent self-training frameworks. To tackle these challenges, we propose the Dynamic Retraining-Updating (DRU) mechanism, which actively manages the student training and teacher updating processes to achieve co-evolutionary training. Additionally, we introduce Historical Student Loss to mitigate the influence of incorrect pseudo labels. Our method achieves state-of-the-art performance in the SFOD setting on multiple domain adaptation benchmarks, comparable to or even surpassing advanced UDA methods. The code will be released at https://github.com/lbktrinh/DRU
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出では、教師なしドメイン適応(UDA)は、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインへの知識の転送を目的としている。 しかし、UDAのラベル付きソースデータへの依存は、プライバシー関連のシナリオへの適応性を制限している。 本研究では、ラベル付きソースデータを用いることなく、ソース学習された検出器をラベル付きターゲットドメインに適応させる、ソースフリーなオブジェクト検出(SFOD)に焦点を当てる。 近年の自己学習の進歩、特に平均教師(MT)フレームワークは、SFODの展開を約束している。 しかし、ソース管理の欠如は、これらのアプローチの安定性を著しく損なう。 本研究では,(1) 学生モデルからの不適切な更新による教師モデルの制御不能な劣化,(2) 学生モデルが不正な擬似ラベルから誤りを再現する傾向,という2つの主要な課題を同定し,それを局所的な最適点に閉じ込める。 どちらの要因も有害な円形依存に寄与し、近年の自己学習フレームワークのパフォーマンスが急速に低下する。 これらの課題に対処するために,学生のトレーニングと教師の更新プロセスを積極的に管理し,共同進化的トレーニングを実現するダイナミック・リトレーニング・アップダレーション(DRU)機構を提案する。 さらに,不正確な擬似ラベルの影響を軽減するために,歴史学生ロスを導入する。 提案手法は,先進的UDA手法に匹敵する,あるいは超越した,複数のドメイン適応ベンチマークにおけるSFOD設定における最先端性能を実現する。 コードはhttps://github.com/lbktrinh/DRUで公開される。

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