論文の概要: Bridge then Begin Anew: Generating Target-relevant Intermediate Model for Source-free Visual Emotion Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13577v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 07:51:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:49:03.633866
• Title: Bridge then Begin Anew: Generating Target-relevant Intermediate Model for Source-free Visual Emotion Adaptation
• Title（参考訳）: Bridge then Begin Anew: Generating Target-Relevant Intermediate Model for Source-free Visual Emotion Adaptation
• Authors: Jiankun Zhu, Sicheng Zhao, Jing Jiang, Wenbo Tang, Zhaopan Xu, Tingting Han, Pengfei Xu, Hongxun Yao,
• Abstract要約: 視覚的感情認識(VER)は、人間の異なる視覚刺激に対する感情反応を理解することを目的としている。 ドメイン適応は、ラベル付きソースデータでトレーニングされたモデルをラベルなしターゲットデータに適応させることによって、代替ソリューションを提供する。 プライバシー上の懸念から、ソースの感情的なデータはアクセスできない可能性がある。 本稿では、ドメインブリッジモデル生成(DMG)とターゲットモデル適応(TMA)の2つのステップからなる新しいフレームワークであるBridge then Begin Anew(BBA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.638915084704344
• License:
• Abstract: Visual emotion recognition (VER), which aims at understanding humans' emotional reactions toward different visual stimuli, has attracted increasing attention. Given the subjective and ambiguous characteristics of emotion, annotating a reliable large-scale dataset is hard. For reducing reliance on data labeling, domain adaptation offers an alternative solution by adapting models trained on labeled source data to unlabeled target data. Conventional domain adaptation methods require access to source data. However, due to privacy concerns, source emotional data may be inaccessible. To address this issue, we propose an unexplored task: source-free domain adaptation (SFDA) for VER, which does not have access to source data during the adaptation process. To achieve this, we propose a novel framework termed Bridge then Begin Anew (BBA), which consists of two steps: domain-bridged model generation (DMG) and target-related model adaptation (TMA). First, the DMG bridges cross-domain gaps by generating an intermediate model, avoiding direct alignment between two VER datasets with significant differences. Then, the TMA begins training the target model anew to fit the target structure, avoiding the influence of source-specific knowledge. Extensive experiments are conducted on six SFDA settings for VER. The results demonstrate the effectiveness of BBA, which achieves remarkable performance gains compared with state-of-the-art SFDA methods and outperforms representative unsupervised domain adaptation approaches.
• Abstract（参考訳）: 異なる視覚刺激に対する人間の感情反応を理解することを目的とした視覚的感情認識(VER)が注目されている。 感情の主観的かつ曖昧な特徴を考えると、信頼できる大規模データセットの注釈付けは困難である。 データラベリングへの依存を減らすため、ドメイン適応はラベル付けされたソースデータに基づいてトレーニングされたモデルをラベル付けされていないターゲットデータに適用することで、代替ソリューションを提供する。 従来のドメイン適応手法はソースデータへのアクセスを必要とする。 しかし、プライバシー上の懸念から、ソースの感情的なデータはアクセスできない可能性がある。 この問題に対処するために、我々は未探索のタスクである、VERのためのソースフリードメイン適応(SFDA)を提案し、このタスクは、適応プロセス中にソースデータにアクセスできない。 そこで本研究では,ドメインブリッジモデル生成 (DMG) とターゲットモデル適応 (TMA) の2段階からなる新しいフレームワークであるBridge then Begin Anew (BBA) を提案する。 まず、DMGは中間モデルを生成し、2つのVERデータセット間の直接アライメントを回避し、ドメイン間のギャップを橋渡しする。 そして、TMAは、ターゲット構造に適合するようにターゲットモデルを新たにトレーニングし、ソース固有の知識の影響を避ける。 VERのSFDA設定は6つある。 その結果,最先端のSFDA法と比較して優れた性能向上を達成し,非教師なし領域適応法に優れるBBAの有効性が示された。

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