論文の概要: Model Adaptation: Unsupervised Domain Adaptation without Source Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19316v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 17:10:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:57:23.197341
• Title: Model Adaptation: Unsupervised Domain Adaptation without Source Data
• Title（参考訳）: モデル適応:ソースデータなしの教師なしドメイン適応
• Authors: Rui Li, Qianfen Jiao, Wenming Cao, Hau-San Wong, Si Wu,
• Abstract要約: 本研究では、教師なしモデル適応の挑戦的な非教師なしドメイン適応設定について検討する。 本稿では,協調型クラス条件生成対向ネットと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 本モデルは,ラベルのないターゲットデータのみを用いて,複数の適応タスクにおいて優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.432169569171933
• License:
• Abstract: In this paper, we investigate a challenging unsupervised domain adaptation setting -- unsupervised model adaptation. We aim to explore how to rely only on unlabeled target data to improve performance of an existing source prediction model on the target domain, since labeled source data may not be available in some real-world scenarios due to data privacy issues. For this purpose, we propose a new framework, which is referred to as collaborative class conditional generative adversarial net to bypass the dependence on the source data. Specifically, the prediction model is to be improved through generated target-style data, which provides more accurate guidance for the generator. As a result, the generator and the prediction model can collaborate with each other without source data. Furthermore, due to the lack of supervision from source data, we propose a weight constraint that encourages similarity to the source model. A clustering-based regularization is also introduced to produce more discriminative features in the target domain. Compared to conventional domain adaptation methods, our model achieves superior performance on multiple adaptation tasks with only unlabeled target data, which verifies its effectiveness in this challenging setting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,教師なしモデル適応の課題である教師なしドメイン適応設定について検討する。 データプライバシの問題により、ラベル付きソースデータが現実のシナリオでは利用できない可能性があるため、ラベル付きターゲットデータのみに頼ってターゲットドメイン上の既存のソース予測モデルの性能を改善する方法について検討する。 そこで本研究では,データ依存を回避すべく,協調型クラス条件生成逆数ネットと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 具体的には、予測モデルは、生成したターゲットスタイルのデータによって改善され、ジェネレータのより正確なガイダンスを提供する。 その結果、ジェネレータと予測モデルは、ソースデータなしで互いに協調することができる。 さらに、ソースデータからの監視の欠如により、ソースモデルとの類似性を助長する重み制約を提案する。 クラスタリングベースの正規化も導入され、ターゲットドメインでより差別的な特徴が生成される。 従来のドメイン適応手法と比較して,提案手法はラベルのないターゲットデータのみを用いて,複数の適応タスクにおいて優れた性能を達成し,この課題に対処する上での有効性を検証した。

関連論文リスト

• Unsupervised Accuracy Estimation of Deep Visual Models using Domain-Adaptive Adversarial Perturbation without Source Samples [1.1852406625172216]
  本研究では,未ラベルのターゲットデータに対して,ソースデータにアクセスせずにモデル精度を推定する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,ソース仮説と対象の擬似ラベル関数との相違率を測定する。 提案するソースフリーフレームワークは,分散シフトの困難なシナリオに効果的に対処し,トレーニングにソースデータやラベルを必要とする既存の手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T15:33:11Z)
• Continual Source-Free Unsupervised Domain Adaptation [37.060694803551534]
  既存のソースフリーのUnsupervised Domain Adaptationアプローチは破滅的な忘れを見せる。 本稿では,SuDAの継続的な学習環境における課題に対応するための連続的なSUDA(C-SUDA)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T20:11:05Z)
• Variational Model Perturbation for Source-Free Domain Adaptation [64.98560348412518]
  確率的枠組みにおける変分ベイズ推定によるモデルパラメータの摂動を導入する。 本研究では,ベイズニューラルネットワークの学習と理論的関連性を実証し,目的領域に対する摂動モデルの一般化可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-19T08:41:19Z)
• Uncertainty-guided Source-free Domain Adaptation [77.3844160723014]
  ソースフリードメイン適応(SFDA)は、事前訓練されたソースモデルのみを使用することで、未ラベルのターゲットデータセットに分類器を適応させることを目的としている。 本稿では、ソースモデル予測の不確実性を定量化し、ターゲット適応の導出に利用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T08:03:30Z)
• Unsupervised Adaptation of Semantic Segmentation Models without Source Data [14.66682099621276]
  意味的セグメンテーションのためのソースデータにアクセスすることなく、ソースモデルの教師なしドメイン適応という新しい問題を考察する。 本稿では,ソースモデルから知識を抽出する自己学習手法を提案する。 我々のフレームワークは、ターゲットデータに直接ソースモデルを適用した場合と比較して、大幅なパフォーマンス向上を実現できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-04T15:13:41Z)
• Source-Free Domain Adaptive Fundus Image Segmentation with Denoised Pseudo-Labeling [56.98020855107174]
  ドメイン適応は通常、ソースドメインデータにアクセスして、ターゲットデータとのドメインアライメントのために配布情報を利用する必要があります。 多くの実世界のシナリオでは、プライバシの問題により、ターゲットドメインのモデル適応中にソースデータがアクセスできない場合がある。 本稿では,本問題に対する新たな擬似ラベル付け手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-19T06:38:21Z)
• Unsupervised Multi-source Domain Adaptation Without Access to Source Data [58.551861130011886]
  Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、ラベル付きソースドメインから知識を転送することで、ラベル付きドメインの予測モデルを学ぶことを目的としている。 本稿では,ソースモデルと適切な重み付けを自動的に組み合わせ,少なくとも最良のソースモデルと同等の性能を発揮する新しい効率的なアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T10:45:12Z)
• Source-Free Domain Adaptation for Semantic Segmentation [11.722728148523366]
  Unsupervised Domain Adaptation(UDA)は、セマンティックセグメンテーションのための畳み込みニューラルネットワークベースのアプローチがピクセルレベルの注釈付きデータに大きく依存するという課題に取り組むことができる。 そこで本稿では,十分に訓練されたソースモデルとラベルなしのターゲットドメインデータセットのみを適用可能な,意味セグメンテーションのためのソースフリーなドメイン適応フレームワークsfdaを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T14:14:29Z)
• Towards Inheritable Models for Open-Set Domain Adaptation [56.930641754944915]
  本稿では、将来、ソースデータセットが存在しない場合の適応を容易にするために、ソース学習モデルを用いた実用的なドメイン適応パラダイムを提案する。 本稿では,ソースデータがない場合でも,対象領域に対して最適なソースモデルの選択を可能にするために,継承可能性の定量化を目的とする手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-09T07:16:30Z)
• Do We Really Need to Access the Source Data? Source Hypothesis Transfer for Unsupervised Domain Adaptation [102.67010690592011]
  Unsupervised adaptUDA (UDA) は、ラベル付きソースデータセットから学んだ知識を活用して、新しいラベル付きドメインで同様のタスクを解決することを目的としている。 従来のUDAメソッドは、モデルに適応するためには、通常、ソースデータにアクセスする必要がある。 この作業は、訓練済みのソースモデルのみが利用できる実践的な環境に取り組み、ソースデータなしでそのようなモデルを効果的に活用してUDA問題を解決する方法に取り組みます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T03:13:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。