オープンセット環境下での不確実性ガイド型ソースフリー教師なし領域適応手法 - 対象プライベートクラスの分離

Concetti Chiave

提案手法は、対象プライベートクラスのサンプルを複数のクラスに分離することで、より効果的な領域適応を実現する。これにより、新規クラスの潜在的な意味論を学習することも可能となる。

Sintesi

本研究では、ソースデータにアクセスできない状況下で、対象ドメインにプライベートクラスが存在する教師なし領域適応問題に取り組む。
まず、クラスタリングを用いて対象ドメインのサンプルを初期的にラベル付けし、共有クラスとプライベートクラスを分離する。次に、近傍サンプルの合意に基づいてラベルを漸次的に改善する。さらに、ラベルの不確実性を二つの指標で評価し、信頼性の高いサンプルのみを選択的に学習に用いる。
提案手法は、ネガティブラーニングを組み込んだ新しい contrastive loss を導入することで、ラベルノイズに対するロバスト性を高めている。
実験の結果、ベンチマークデータセットにおいて、従来手法を上回る性能を示した。さらに、プライベートクラスのサンプルを適切に分類できることを確認し、新規クラスの発見が可能であることを示した。

Statistiche

対象ドメインにはプライベートクラスが存在し、ソースドメインとは異なるクラスラベルを持つ
クラスタリングを用いて初期的にプライベートクラスを分離し、その後の漸次的なラベル改善により、プライベートクラスのサンプルを適切に分類可能

Citazioni

"提案手法は、対象プライベートクラスのサンプルを複数のクラスに分離することで、より効果的な領域適応を実現する。"
"ネガティブラーニングを組み込んだ新しい contrastive loss を導入することで、ラベルノイズに対するロバスト性を高めている。"

Approfondimenti chiave tratti da

Uncertainty-guided Open-Set Source-Free Unsupervised Domain Adaptation with Target-private Class Segregation

by Mattia Litri... alle arxiv.org 04-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.10574.pdf

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