論文の概要: Feature Based Methods Domain Adaptation for Object Detection: A Review Paper

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17325v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 06:34:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:58:03.249822
• Title: Feature Based Methods Domain Adaptation for Object Detection: A Review Paper
• Title（参考訳）: 特徴量に基づくオブジェクト検出のための領域適応法:レビュー論文
• Authors: Helia Mohamadi, Mohammad Ali Keyvanrad, Mohammad Reza Mohammadi,
• Abstract要約: ドメイン適応は、異なるデータ分布を持つターゲットドメインにデプロイされた場合、機械学習モデルの性能を向上させることを目的としている。 本総説では, 対人学習, 差分ベース, マルチドメイン, 教師学生, アンサンブル, VLM技術など, 高度なドメイン適応手法について述べる。 特に合成ドメインシフトを含むシナリオにおいて、ラベル付きデータへの依存を最小限に抑える戦略に特に注意が払われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6437284704257459
• License:
• Abstract: Domain adaptation, a pivotal branch of transfer learning, aims to enhance the performance of machine learning models when deployed in target domains with distinct data distributions. This is particularly critical for object detection tasks, where domain shifts (caused by factors such as lighting conditions, viewing angles, and environmental variations) can lead to significant performance degradation. This review delves into advanced methodologies for domain adaptation, including adversarial learning, discrepancy-based, multi-domain, teacher-student, ensemble, and VLM techniques, emphasizing their efficacy in reducing domain gaps and enhancing model robustness. Feature-based methods have emerged as powerful tools for addressing these challenges by harmonizing feature representations across domains. These techniques, such as Feature Alignment, Feature Augmentation/Reconstruction, and Feature Transformation, are employed alongside or as integral parts of other domain adaptation strategies to minimize domain gaps and improve model performance. Special attention is given to strategies that minimize the reliance on extensive labeled data and using unlabeled data, particularly in scenarios involving synthetic-to-real domain shifts. Applications in fields such as autonomous driving and medical imaging are explored, showcasing the potential of these methods to ensure reliable object detection in diverse and complex settings. By providing a thorough analysis of state-of-the-art techniques, challenges, and future directions, this work offers a valuable reference for researchers striving to develop resilient and adaptable object detection frameworks, advancing the seamless deployment of artificial intelligence in dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: 転送学習の重要な分野であるドメイン適応は、異なるデータ分布を持つターゲットドメインにデプロイされた場合の機械学習モデルの性能向上を目的としている。 これは特にオブジェクト検出タスクにおいて重要であり、(照明条件、視角、環境変動などの要因によって)ドメインシフトによってパフォーマンスが著しく低下する可能性がある。 本研究は, 対人学習, 差分ベース, マルチドメイン, 教師学生, アンサンブル, VLM技術など, ドメイン適応のための先進的な手法を考察し, ドメインギャップの低減とモデルロバスト性の向上に有効性を強調した。 ドメイン間の特徴表現を調和させることによって、これらの課題に対処するための強力なツールとして、機能ベースのメソッドが登場した。 機能アライメント(Feature Alignment)、機能拡張/再構成(Feature Augmentation/Reconstruction)、機能変換(Feature Transformation)といったこれらのテクニックは、ドメインギャップを最小化し、モデルパフォーマンスを改善するために、他のドメイン適応戦略の不可欠な部分として、あるいはそれと一緒に使用される。 ラベル付きデータへの依存を最小限に抑え、ラベルなしデータを使用する戦略には特に注意が払われる。 自律運転や医用画像などの分野での応用を探求し、多種多様な複雑な環境で信頼性の高い物体検出を実現するために、これらの手法の可能性を示す。 最先端の技術、課題、今後の方向性を徹底的に分析することによって、この研究は、レジリエントで適応可能なオブジェクト検出フレームワークを開発し、動的環境における人工知能のシームレスな展開を推進しようとしている研究者に貴重な参考を提供する。

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