윤지

ATCoN소스 모델과 동일한 구조를 가진 공간 및 시간 특성 추출기를 사용하고, 이는 소스 특성 추출기로 초기화됩니다. 이 모델은 로컬 시간 특성들로부터 전반적인 시간적 특성을 학습함으로써 특성 일관성과 소스 예측 일관성을 동시에 유지합니다. 로컬 가중치 모듈(LWM)은 더 정확하다고 판단되는 로컬 시간적 특성에 집중합니다. 최종적으로, 고정된 소스 분류기를 사용하여 이러한 전반적인 시간적 특성에 기반한 예측을 도출  ⇒ 모델은 소스 모델과 동일한 구조의 공간 및 시간 특성 추출기를 사용하며, 이는 소스 특성 추출기로 초기화됩니다. 로컬 시간적 특성에서 전반적인 시간적 특성을 학습함으로써 특성 및 소스 예측 일관성을 유지합니다. 로컬 가중치 모듈(LWM)은 정확도가 높은 로컬 특성에 집중하고, 최종 예측..

CleanAdapt(a) 첫 번째 단계에서는 레이블이 붙은 소스 도메인 비디오(D𝑠)를 이용해 모델(𝑓𝑎)을 사전훈련합니다. 이때 단일 스트림 모델만 보여집니다. (b) 사전훈련된 소스 모델을 사용하여 레이블이 없는 대상 도메인 비디오(D𝑡)에 대해 가상 레이블(𝑦ˆ)을 생성합니다. 이 가상 레이블들은 소스와 대상 도메인 간의 도메인 이동으로 인해 불완전합니다. (c) 클린 샘플 선택 모듈을 사용하여 작은 손실을 가진 샘플들을 잠재적으로 클린 샘플로 선택합니다(D𝑐𝑙). 이 클린 샘플들을 이용해 해당 가상 레이블(𝑦ˆ)을 사용하여 사전훈련된 모델을 미세 조정합니다. 이 단계는 여러 번 반복됩니다. ⇒ CleanAdapt 프레임워크는 레이블이 부착된 소스 도메인 비디오를 사용하여 모델을 사전..

STHC제안된 STHC 방법론은 두 단계로 구성됩니다. 첫 번째는 레이블이 붙은 소스 비디오를 사용한 소스 모델의 사전훈련 단계이고, 두 번째는 레이블이 없는 대상 비디오를 이용해 모델을 적응시키는 적응 단계입니다. 적응 단계에서는 비디오에 공간적, 시간적 증강을 적용하고, 세 가지 일관성 기술을 통해 일관된 예측을 도모합니다. 또한, 엔트로피 최소화 손실을 통해 모델이 다양하면서도 정확한 예측을 하도록 유도합니다.

Abstractsource free domain adaptationsource data로 pretrain된 모델을, $x_t$로만 adaptation 시키는 것기존 연구 한계비전쪽에서는 널리 사용, but 시계열에서는 사용X비전쪽에서 설계된 기존 SFDA → 시계열의 동적 특성 처리X제안하는 것: MAPU소스 도메인의 시간 정보를 포착하기 위해, 우리의 방법은 시계열 신호에 무작위 마스킹을 수행하면서 임베딩 공간에서 마스킹된 버전에서 원래 신호를 복구하기 위해 새로운 시간적 이입자를 활용adaptation 단계에서, 이입자 네트워크는 소스 특성과 시간적으로 일관된 타겟 특성을 생성하도록 타겟 모델을 안내하는 데 사용1. INTRODUCTION[1] UDA 소개UDA?미리 라벨이 지정된 소스 데이터를 이용..