| 講演名 | 2022-02-22 セルフラベリングによるクロスドメイン新規カテゴリー発見 郁 青(東大), 伊神 大貴(NTT), 入江 豪(NTT), 相澤 清晴(東大), |
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| 抄録(和) | 教師なしドメイン適応（unsupervised domain adaptation; UDA）はラベルありのソースドメインから得た知識をラベルなしのターゲットドメインに転移するために提案され，近年では凄まじい進歩が実現されている．ターゲットドメインに現れる新規カテゴリの問題を解決するために，オープンセットドメイン適応（open-set domain adaptation; ODA）やユニバーサルドメイン適応（universal domain adaptation; UniDA）が提案されている．しかし，これらのアプローチは全ての新規カテゴリを1つの統一的な未知クラスとして扱い，学習過程においてこの未知クラスを検出しようとするものである．本論文では，新規カテゴリを含む全てのターゲットサンプルを統一的なクラスに割り当てるかわりに，データをクラスタリングするセルフラベリングフレームワークを提案する．我々は自己教師あり学習（self-supervised learning; SSL）を用いてネットワークを学習させ，ターゲットサンプルの特徴を抽出する．同時に，ラベルと入力データ間の相互情報量を最大化し，既知カテゴリと新規カテゴリを正しく識別する．異なるドメイン適応の設定での実験により，我々の手法は既存の手法をかなりのマージンで凌駕することを示した． |
| 抄録(英) | There has been a tremendous progress in unsupervised domain adaptation (UDA), which aims to transfer knowledge acquired from a label-rich source domain to a label-scarce target domain. To solve the problem of the novel categories added to the target domain, open-set domain adaptation (ODA) and universal domain adaptation (UniDA) have been proposed. However, these approaches treat all novel categories as one unified unknown class and try to detect this unknown class during the learning process. In this paper, we propose a self-labeling framework for clustering all target samples that contain novel categories, rather than assigning them to a single unified class. We use self-supervised learning (SSL) to train the network to learn the representations of target samples. At the same time, we maximize the mutual information between labels and input data to identify the seen and novel target-sample categories. Experiments on different DA settings show that our method outperforms existing ones by a considerable margin. |
| キーワード(和) | 教師なしドメイン適応 / 自己教師あり学習 / オープンセット認識 |
| キーワード(英) | unsupervised domain adaptation / self-supervised learning / open set recognition |
| 資料番号 | ITS2021-46,IE2021-55 |
| 発行日 | 2022-02-14 (ITS, IE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE / ITS / ITE-AIT / ITE-ME / ITE-MMS |
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| 開催期間 | 2022/2/21(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 画像処理，一般 |
| テーマ（英） | Image Processing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 児玉 和也(NII) / 藤井 雅弘(宇都宮大) / 名手 久貴(東京工芸大) / 新井 啓之(日本工大) / 町田 賢司(NHK) |
| 委員長氏名（英） | Kazuya Kodama(NII) / Masahiro Fujii(Utsunomiya Univ.) / Hisaki Nate(Tokyo Polytechnic Univ.) / Hiroyuki Arai(Nippon Inst. of Tech.) / Kenji Machida(NHK) |
| 副委員長氏名（和） | 坂東 幸浩(NTT) / 山崎 俊彦(東大) / 大野 光平(明治大) / 橋本 尚久(産総研) / / 村松 正吾(新潟大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroyuki Bandoh(NTT) / Toshihiko Yamazaki(Univ. of Tokyo) / Kohei Ohno(Meiji Univ.) / Naohisa Hashimoto(AIST) / / Shogo Muramatsu(Niigata Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 海野 恭平(KDDI総合研究所) / 福嶋 慶繁(名工大) / 橋浦 康一郎(秋田県立大) / 金 帝演(鶴岡工専) / / 望月 貴裕(NHK) / 小川 貴弘(北海道大) / 細井 利憲(NEC) / 山野 文子(コニカミノルタ) / 堀 淳志(三菱電機) / 文仙 正俊(福岡大) |
| 幹事氏名（英） | Kyohei Unno(KDDI Research) / Norishige Fukushima(Nagoya Inst. of Tech.) / Kouichiro Hashiura(Akita Prefectural Univ.) / Kim Jeyeon(NIT, Tsuruoka College) / / Takahiro Mochizuki(NHK) / Takahiro Ogawa(Hokkaido Univ.) / Toshinori Hosoi(NEC) / Ayako Yamano(KONICA MINOLTA) / Atsushi Hori(Mitsubishi Electric) / Masatoshi Bunsen(Fukuoka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 岩村 俊輔(NHK) / 工藤 忍(NTT) / 今尾 勝崇(三菱電機) / 佐保 賢志(富山県立大) / 自見 圭司(群馬大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shunsuke Iwamura(NHK) / Shinobu Kudo(NTT) / Msataka Imao(Mitsubishi Electric) / Kenshi Saho(Toyama Prefectural Univ.) / Keiji Jimi(Gunma Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Intelligent Transport Systems Technology / Technical Group on Artistic Image Technology / Technical Group on Media Engineering / Technical Group on Multi-media Storage |
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| 本文の言語 | ENG-JTITLE |
| タイトル（和） | セルフラベリングによるクロスドメイン新規カテゴリー発見 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Cross-Domain Novel Category Discovery with Self-Labeling |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 教師なしドメイン適応 / unsupervised domain adaptation |
| キーワード(2)（和/英） | 自己教師あり学習 / self-supervised learning |
| キーワード(3)（和/英） | オープンセット認識 / open set recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 郁 青 / Qing Yu |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 伊神 大貴 / Daiki Ikami |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) NTT Corporation(略称：NTT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 入江 豪 / Go Irie |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) NTT Corporation(略称：NTT) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 相澤 清晴 / Kiyoharu Aizawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 発表年月日 | 2022-02-22 |
| 資料番号 | ITS2021-46,IE2021-55 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | ITS-373,IE-374 |
| ページ範囲 | pp.127-132(ITS), pp.127-132(IE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-14 (ITS, IE) |