論文の概要: Data-Efficient CLIP-Powered Dual-Branch Networks for Source-Free Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15811v2
• Date: Sat, 26 Oct 2024 09:16:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:13:46.823733
• Title: Data-Efficient CLIP-Powered Dual-Branch Networks for Source-Free Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ソースレス非教師付きドメイン適応のためのデータ効率の良いCLIP方式デュアルブランチネットワーク
• Authors: Yongguang Li, Yueqi Cao, Jindong Li, Qi Wang, Shengsheng Wang,
• Abstract要約: Source-free Unsupervised Domain Adaptation (SF-UDA) は、ソースサンプルに直接アクセスすることなく、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にモデルのパフォーマンスを転送することを目的としている。 データ効率のよいCLIP方式のデュアルブランチネットワーク(CDBN)を導入し、限られたソースデータとプライバシの問題に対処する。 CDBNは、7つのデータセット上の31の転送タスクにわたる既存のメソッドよりもはるかに少ないソースドメインサンプルで、最先端のパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7589762171821715
• License:
• Abstract: Source-free Unsupervised Domain Adaptation (SF-UDA) aims to transfer a model's performance from a labeled source domain to an unlabeled target domain without direct access to source samples, addressing critical data privacy concerns. However, most existing SF-UDA approaches assume the availability of abundant source domain samples, which is often impractical due to the high cost of data annotation. To address the dual challenges of limited source data and privacy concerns, we introduce a data-efficient, CLIP-powered dual-branch network (CDBN). This architecture consists of a cross-domain feature transfer branch and a target-specific feature learning branch, leveraging high-confidence target domain samples to transfer text features of source domain categories while learning target-specific soft prompts. By fusing the outputs of both branches, our approach not only effectively transfers source domain category semantic information to the target domain but also reduces the negative impacts of noise and domain gaps during target training. Furthermore, we propose an unsupervised optimization strategy driven by accurate classification and diversity, preserving the classification capability learned from the source domain while generating more confident and diverse predictions in the target domain. CDBN achieves near state-of-the-art performance with far fewer source domain samples than existing methods across 31 transfer tasks on seven datasets.
• Abstract（参考訳）: Source-free Unsupervised Domain Adaptation (SF-UDA)は、モデルのパフォーマンスを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転送することを目的として、ソースサンプルに直接アクセスすることなく、重要なデータプライバシの懸念に対処する。 しかし、既存のSF-UDAアプローチのほとんどは、豊富なソース・ドメイン・サンプルが利用できることを前提としています。 ソースデータとプライバシの問題に対処するために,データ効率の高いCLIP方式のデュアルブランチネットワーク(CDBN)を導入する。 本アーキテクチャは、高信頼のターゲットドメインサンプルを利用して、ターゲット固有のソフトプロンプトを学習しながら、ソースドメインカテゴリのテキスト特徴を伝達するクロスドメイン機能伝達ブランチとターゲット固有の機能学習ブランチから構成される。 両ブランチの出力を融合させることで、本手法は、ソースドメインカテゴリのセマンティック情報をターゲットドメインに効果的に転送するだけでなく、ターゲットトレーニング中のノイズやドメインギャップの負の影響を低減する。 さらに,精度の高い分類と多様性を駆使した教師なし最適化手法を提案する。 CDBNは、7つのデータセット上の31の転送タスクにわたる既存のメソッドよりもはるかに少ないソースドメインサンプルで、最先端のパフォーマンスを実現している。

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