Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

SIDA: Synthetic Image Driven Zero-shot Domain Adaptation

Created by
  • Haebom

作者

Ye-Chan Kim, SeungJu Cha, Si-Woo Kim, Taewhan Kim, Dong-Jin Kim

概要

本稿では、ターゲットドメインイメージデータなしでモデルをターゲットドメインに適応させるゼロショットドメイン適応方法を紹介します。既存の研究では、CLIPの埋め込みスペースとテキストの説明を使用してターゲットスタイルの特徴を模倣していますが、複雑な実世界の変化を捉えるのが難しく、適応時間が長いという制限があります。本論文では、テキストの説明の代わりに、多様で細かいスタイル情報を提供する合成画像を活用する Synthetic Image-based Domain Adaptation (SIDA) 方法を提案します。 SIDAは、ソースイメージに基づいてイメージ変換を介してターゲットドメインスタイルを反映する合成イメージを生成し、これによりドメインミックス(Domain Mix)とパッチスタイル遷移(Patch Style Transfer)モジュールを使用して、実世界の変化を効果的にモデル化します。ドメインミックスはさまざまなスタイルを混合してドメイン内の表現を拡張し、パッチスタイル遷移は個々のパッチに異なるスタイルを割り当てます。実験の結果、様々なゼロショット適応シナリオで最先端の性能を達成し、適応時間を大幅に短縮する高い効率性を示した。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
ゼロショットドメイン適応における合成画像を利用する新しいアプローチの提示
テキストベースの方法の限界を克服し、実世界の変化を効果的にモデリング
ドメインミックスとパッチスタイル遷移モジュールによるパフォーマンスと効率の向上
さまざまなゼロショット適応シナリオで最先端のパフォーマンスを達成し、適応時間を短縮
Limitations:
合成画像生成の質によっては性能が影響を受ける可能性があります。
提案された方法の一般化性能に関するさらなる研究の必要性
特定のドメインに過剰適合する可能性のある存在。
合成画像生成プロセスの計算コストを考慮する必要性
👍