Traditional domain adaptation addresses the task of adapting a model to a novel target domain under limited or no additional supervision. While tackling the input domain gap, the standard domain adaptation settings assume no domain change in the output space. In semantic prediction tasks, different datasets are often labeled according to different semantic taxonomies. In many real-world settings, the target domain task requires a different taxonomy than the one imposed by the source domain. We therefore introduce the more general taxonomy adaptive domain adaptation (TADA) problem, allowing for inconsistent taxonomies between the two domains. We further propose an approach that jointly addresses the image-level and label-level domain adaptation. On the label-level, we employ a bilateral mixed sampling strategy to augment the target domain, and a relabelling method to unify and align the label spaces. We address the image-level domain gap by proposing an uncertainty-rectified contrastive learning method, leading to more domain-invariant and class discriminative features. We extensively evaluate the effectiveness of our framework under different TADA settings: open taxonomy, coarse-to-fine taxonomy, and partially-overlapping taxonomy. Our framework outperforms previous state-of-the-art by a large margin, while capable of adapting to target taxonomies.


翻译:传统领域适应工作涉及在有限或不增加额外监督下将模型适应到一个新目标领域的任务。在解决投入领域差距时,标准领域适应设置假定产出空间没有领域变化。在语义预测任务中,不同的数据集往往根据不同的语义分类加以标签。在许多现实世界环境中,目标领域任务需要一种不同于源领域规定的分类法。因此,我们引入了更普遍的分类适应领域适应性适应(TADA)问题,允许两个领域之间的分类不一致。我们进一步提出了一种共同处理图像水平和标签层面域适应的方法。在标签层面,我们采用双边混合抽样战略来扩大目标领域,并重新标注统一和调整标签空间的方法。我们通过提出一种不确定性和重新分类的对比性学习方法来解决图像层面的差距,从而导致更多的域性差异性和等级歧视性特征。我们广泛评估了我们在不同塔达环境下的框架的有效性:公开的税制、可分析的分类和标签层面域域适应。在先前的税制框架之外,我们采用了一个部分目标化的税制框架。

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分类学是分类的实践和科学。Wikipedia类别说明了一种分类法,可以通过自动方式提取Wikipedia类别的完整分类法。截至2009年,已经证明,可以使用人工构建的分类法(例如像WordNet这样的计算词典的分类法)来改进和重组Wikipedia类别分类法。 从广义上讲,分类法还适用于除父子层次结构以外的关系方案,例如网络结构。然后分类法可能包括有多父母的单身孩子,例如,“汽车”可能与父母双方一起出现“车辆”和“钢结构”;但是对某些人而言,这仅意味着“汽车”是几种不同分类法的一部分。分类法也可能只是将事物组织成组,或者是按字母顺序排列的列表;但是在这里,术语词汇更合适。在知识管理中的当前用法中,分类法被认为比本体论窄,因为本体论应用了各种各样的关系类型。 在数学上,分层分类法是给定对象集的分类树结构。该结构的顶部是适用于所有对象的单个分类,即根节点。此根下的节点是更具体的分类,适用于总分类对象集的子集。推理的进展从一般到更具体。

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