Open-Set Multi-Source Multi-Target Domain Adaptation

要約

Single-Source Single-Target Domain Adaptation (1S1T) は、ラベル付けされたソース ドメインとラベル付けされていないターゲット ドメインの間のギャップを埋めることを目的としています。
1S1T はよく研究されているトピックですが、通常、現実の世界には展開されません。
Multi-Source Domain Adaptation や Multi-Target Domain Adaptation などの方法は、現実世界の問題をモデル化するために進化しましたが、まだ十分に一般化されていません。
これらのメソッドのほとんどが、ソースとターゲットの間で共通のラベル セットを想定しているという事実は、非常に制限的です。
最近のオープン セット ドメイン適応メソッドは、未知のターゲット ラベルを処理しますが、複数のドメインでの一般化に失敗します。
これらの困難を克服するために、まず、Open-Set Multi-Source Multi-Target Domain Adaptation (OS-nSmT) という名前の新しいジェネリック ドメイン アダプテーション (DA) 設定を提案します。n と m はそれぞれソース ドメインとターゲット ドメインの数です。
次に、ターゲットの正確なラベルセットを知らなくても、複数のソースドメインとターゲットドメインから情報を取得できる、DEGAA という名前のグラフアテンションベースのフレームワークを提案します。
私たちの方法は、複数のソースと複数のターゲットに対して提供されていますが、他のさまざまな DA 設定にも依存しない可能性があると主張しています。
DEGAA の堅牢性と汎用性を確認するために、十分な実験とアブレーション研究を進めました。

要約(オリジナル)

Single-Source Single-Target Domain Adaptation (1S1T) aims to bridge the gap between a labelled source domain and an unlabelled target domain. Despite 1S1T being a well-researched topic, they are typically not deployed to the real world. Methods like Multi-Source Domain Adaptation and Multi-Target Domain Adaptation have evolved to model real-world problems but still do not generalise well. The fact that most of these methods assume a common label-set between source and target is very restrictive. Recent Open-Set Domain Adaptation methods handle unknown target labels but fail to generalise in multiple domains. To overcome these difficulties, first, we propose a novel generic domain adaptation (DA) setting named Open-Set Multi-Source Multi-Target Domain Adaptation (OS-nSmT), with n and m being number of source and target domains respectively. Next, we propose a graph attention based framework named DEGAA which can capture information from multiple source and target domains without knowing the exact label-set of the target. We argue that our method, though offered for multiple sources and multiple targets, can also be agnostic to various other DA settings. To check the robustness and versatility of DEGAA, we put forward ample experiments and ablation studies.

arxiv情報

著者 Rohit Lal,Arihant Gaur,Aadhithya Iyer,Muhammed Abdullah Shaikh,Ritik Agrawal
発行日 2023-02-02 10:29:23+00:00
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