論文の概要: On the Theory of Conditional Feature Alignment for Unsupervised Domain-Adaptive Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17137v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 16:37:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.547998
• Title: On the Theory of Conditional Feature Alignment for Unsupervised Domain-Adaptive Counting
• Title（参考訳）: 教師なし領域適応カウントにおける条件付き特徴アライメントの理論について
• Authors: Zhuonan Liang, Dongnan Liu, Jianan Fan, Yaxuan Song, Qiang Qu, Yu Yao, Peng Fu, Weidong Cai,
• Abstract要約: オブジェクトカウントモデルは、密度の多様性が異なるドメインにデプロイされるときに苦しむ。 条件付き特徴アライメントの理論的枠組みを提案する。 提案手法は既存の教師なし領域適応法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.02284952024882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object counting models suffer when deployed across domains with differing density variety, since density shifts are inherently task-relevant and violate standard domain adaptation assumptions. To address this, we propose a theoretical framework of conditional feature alignment. We first formalize the notion of conditional divergence by partitioning each domain into subsets (e.g., object vs. background) and measuring divergences per condition. We then derive a joint error bound showing that, under discrete label spaces treated as condition sets, aligning distributions conditionally leads to tighter bounds on the combined source-target decision error than unconditional alignment. These insights motivate a general conditional adaptation principle: by preserving task-relevant variations while filtering out nuisance shifts, one can achieve superior cross-domain generalization for counting. We provide both defining conditional divergence then proving its benefit in lowering joint error and a practical adaptation strategy that preserves task-relevant information in unsupervised domain-adaptive counting. We demonstrate the effectiveness of our approach through extensive experiments on multiple counting datasets with varying density distributions. The results show that our method outperforms existing unsupervised domain adaptation methods, empirically validating the theoretical insights on conditional feature alignment.
• Abstract（参考訳）: 密度シフトは本質的にタスク関連であり、標準のドメイン適応仮定に違反しているため、オブジェクトカウントモデルは、密度の多様性が異なるドメインに展開する際に苦しむ。 そこで本研究では,条件付き特徴アライメントの理論的枠組みを提案する。 まず、各領域をサブセット(例えば、オブジェクト対背景)に分割し、条件毎の発散を測定することで、条件分岐の概念を定式化する。 次に、離散ラベル空間を条件集合として扱うと、分布を条件的に整列させることで、非条件整列よりも組み合わせたソース・ターゲット決定誤差の厳密な境界が導出されることを示す。 これらの知見は一般的な条件適応の原則を動機付けており、ニュアンスシフトをフィルタリングしながらタスク関連変分を保存することにより、カウントする上で優れたクロスドメイン一般化を実現することができる。 本研究では,非教師付きドメイン適応計数におけるタスク関連情報を保存するための実践的適応戦略と,共同誤りの低減のメリットを実証する条件分岐を両立させる。 密度分布の異なる複数のカウントデータセットに対する広範な実験により,本手法の有効性を実証する。 その結果,提案手法は既存の教師なし領域適応法よりも優れており,条件付き特徴アライメントに関する理論的知見を実証的に検証している。

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