AdaEmbed: Semi-supervised Domain Adaptation in the Embedding Space

📄 arXiv: 2401.12421v1 📥 PDF

作者: Ali Mottaghi, Mohammad Abdullah Jamal, Serena Yeung, Omid Mohareri

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-01-23

💡 一句话要点

提出AdaEmbed以解决半监督领域适应问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 半监督学习 领域适应 嵌入空间 伪标签生成 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的半监督领域适应方法在面对标注数据稀缺时，往往无法有效迁移知识，导致性能下降。
  2. AdaEmbed通过学习共享嵌入空间，利用未标注数据生成伪标签，从而实现源领域与目标领域之间的知识转移。
  3. 在多个基准数据集上，AdaEmbed的表现超越了所有基线方法，显著提升了半监督领域适应的效果。

📝 摘要（中文）

半监督领域适应（SSDA）在计算机视觉中面临重要挑战，尤其是在现实场景中标注数据稀缺的情况下。AdaEmbed是我们提出的新方法，旨在利用未标注数据，通过学习共享嵌入空间，将知识从标注源领域转移到未标注目标领域。该方法通过基于嵌入空间生成准确且一致的伪标签，克服了传统SSDA的局限性，从而显著提升了性能。我们在DomainNet、Office-Home和VisDA-C等基准数据集上进行了广泛实验，结果表明AdaEmbed在所有基线方法中表现优异，树立了SSDA的新标杆。该方法实现简单且数据效率高，适用于标注数据稀缺的实际场景。为了促进该领域的进一步研究和应用，我们分享了统一的半监督领域适应框架的代码库。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决半监督领域适应（SSDA）中的知识迁移问题，尤其是在标注数据稀缺的情况下，现有方法往往无法有效利用未标注数据，导致模型在新领域中的性能下降。

核心思路：AdaEmbed的核心思路是通过学习一个共享的嵌入空间，利用未标注数据生成准确的伪标签，从而实现源领域与目标领域之间的知识转移。这种方法能够有效克服传统SSDA方法的局限性。

技术框架：该方法的整体架构包括三个主要模块：首先，通过源领域的标注数据训练基础模型；其次，利用该模型生成目标领域的伪标签；最后，通过优化嵌入空间来提升伪标签的准确性和一致性。

关键创新：AdaEmbed的主要创新在于其通过共享嵌入空间生成伪标签的能力，这一设计使得模型能够更好地利用未标注数据，显著提升了SSDA的效果。与现有方法相比，AdaEmbed在伪标签生成的准确性和一致性上具有本质的优势。

关键设计：在技术细节方面，AdaEmbed采用了特定的损失函数来优化嵌入空间，并通过调整伪标签的生成策略来提高模型的鲁棒性。此外，网络结构设计上，采用了深度学习模型以增强特征提取能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，AdaEmbed在DomainNet、Office-Home和VisDA-C等基准数据集上均表现出色，超越了所有基线方法，设定了新的SSDA性能标准。例如，在DomainNet数据集上，AdaEmbed的准确率提升幅度达到XX%，显示出其在半监督领域适应中的强大能力。

🎯 应用场景

AdaEmbed的研究成果在多个实际应用场景中具有重要价值，尤其是在医疗影像分析、自动驾驶、以及工业检测等领域，这些领域常常面临标注数据稀缺的问题。通过提高模型在新领域的适应能力，AdaEmbed能够帮助提升这些领域的智能化水平，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Semi-supervised domain adaptation (SSDA) presents a critical hurdle in computer vision, especially given the frequent scarcity of labeled data in real-world settings. This scarcity often causes foundation models, trained on extensive datasets, to underperform when applied to new domains. AdaEmbed, our newly proposed methodology for SSDA, offers a promising solution to these challenges. Leveraging the potential of unlabeled data, AdaEmbed facilitates the transfer of knowledge from a labeled source domain to an unlabeled target domain by learning a shared embedding space. By generating accurate and uniform pseudo-labels based on the established embedding space, the model overcomes the limitations of conventional SSDA, thus enhancing performance significantly. Our method's effectiveness is validated through extensive experiments on benchmark datasets such as DomainNet, Office-Home, and VisDA-C, where AdaEmbed consistently outperforms all the baselines, setting a new state of the art for SSDA. With its straightforward implementation and high data efficiency, AdaEmbed stands out as a robust and pragmatic solution for real-world scenarios, where labeled data is scarce. To foster further research and application in this area, we are sharing the codebase of our unified framework for semi-supervised domain adaptation.