自己 adversarial 分離による特定ドメイン適応

ドメイン適応は、ソースドメインとターゲットドメイン間のドメインシフトを補完することを目的としている。これらのシフトは、霧や降雨など、さまざまな次元にわたる可能性がある。しかし、最近の手法は、特定の次元におけるドメインシフトに関する明示的な事前知識を考慮しないことが多く、結果として望ましくない適応性能に留まっている。本論文では、特定の次元においてソースドメインとターゲットドメインを一致させるという実用的な設定、すなわち「特定ドメイン適応（Specific Domain Adaptation: SDA）」を考察する。この設定において、特定ドメインに適応する際に、その次元におけるドメインノス（ドメインシフトの数値的規模）の差異によって生じるドメイン内ギャップ（intra-domain gap）が極めて重要であることを観察した。この問題に対処するために、新規の自己対抗的分離（Self-Adversarial Disentangling: SAD）フレームワークを提案する。具体的には、特定の次元を対象に、ドメインノス生成器を導入することでソースドメインを拡張し、追加の監視信号を提供する。生成されたドメインノスをもとに、自己対抗的正則化項と2つの損失関数を設計し、潜在表現をドメインノス特有の特徴とドメインノス不変の特徴に同時分離することで、ドメイン内ギャップを緩和する。本手法は、推論時間に追加コストをかけずに、即座にプラグアンドプレイ型のフレームワークとして利用可能である。オブジェクト検出およびセマンティックセグメンテーションの両タスクにおいて、最先端手法を常に上回る性能向上を達成した。