単一ドメイン汎化のための進行ランダム畳み込み

単一ドメイン汎化は、1つのソースドメインのみを使用して任意の未見のターゲットドメインで良好な性能を発揮する汎化可能なモデルを訓練することを目指しています。ランダム畳み込み（RandConv）に基づく画像増強は、各ミニバッチに対してランダムに初期化された1つの畳み込み層から構成され、局所的なテクスチャを歪ませることにより、その単純かつ軽量な構造にもかかわらず、モデルが汎化可能な視覚表現を学習できるようにします。しかし、RandConvには構造的な制限があり、カーネルサイズが大きくなると生成された画像が容易に意味論的情報を失い、また単一の畳み込み操作に内在する多様性が欠けているという問題があります。この問題を解決するために、我々は小規模なカーネルサイズを持つランダム畳み込み層を再帰的に積み重ねる進行型ランダム畳み込み（Pro-RandConv）手法を提案します。この進行的なアプローチは理論的な受容野における中心から離れたピクセルの影響を低減することで意味論的情報の歪みを緩和不仅可以，还可以通过逐渐增加样式多样性来创建更有效的虚拟域。さらに、基本的なランダム畳み込み層を変形オフセットとアフィン変換を含むランダム畧み込みブロックに発展させることで、テクスチャとコントラストの多様化もサポートし、これらもまたランダムに初期化されます。複雑なジェネレータや敵対的学習なしで、我々は単純でありながら効果的な増強戦略が単一ドメイン汎化ベンチマークにおいて最先端の手法を超えることを示しています。注：文中的“不仅可以，还可以通过逐渐增加样式多样性来创建更有效的虚拟域”部分为中文，可能是输入时的错误。根据上下文，这部分的日语翻译应该是：“不仅可以緩和意味論的情報の歪み，还可以通过逐渐增加样式多样性来创建更有效的虚拟域。” 修正后的句子如下：この進行的なアプローチは理論的な受容野における中心から離れたピクセルの影響を低減することで意味論的情報の歪みを緩和不仅可以緩和意味論的情報の歪み，还可以通过逐渐增加样式多样性来创建更有效的虚拟域。