论文笔记：Category Contrast for Unsupervised Domain Adaptation in Visual Tasks【无监督域自适应】

Category Contrast for Unsupervised Domain Adaptation in Visual Tasks

视觉任务中无监督域自适应的类别对比

摘要

无监督表征学习的实例对比（对比学习） $\to$ 无监督域自适应的类别对比

1. 引言

1. 无监督域自适应：
   • DNNs 视觉任务良好，但跨域不匹配。
   • 现有方法：
     • adversarial loss 加强目标表示，使其类似源域
     • image translation loss 将源图像转换为类似目标域的风格和外观
     • self-training loss 用自信的伪标记目标样本迭代地重新训练网络
2. 无监督对比学习：
   • 从无标签数据中学习判别嵌入
   • 实例对比方法可以被认为是字典查找任务，它通过将编码查询 $q$ 与编码键 $k$ 的字典匹配来训练视觉编码器：查询 $q$ 应该与正例 $k_{pos}$ 相似，而与负例 $k_{neg}$ 不同。
   • 正例一般为查询样本的随机增强，负例为其他所有样本。
3. 动机：
   • category-aware, domian-mixed 且 category-balanced 的UDA字典能够帮助学习有判别性且无偏的表示
4. 工作：
   • Categoty Contrast（CaCo）：利用UDA相应的对比损失构建 category-aware 且domain-mixed 的字典
     
   • ${\mathcal{L}}_{CatNCE}$：同一类别的样本被拉近，而不同类别的样本被推远。
5. 分析：
   1. 通过 category-aware 字典，它同时最小化类内差异和最大化类间距离
   2. 通过 domain-mixed，实现域间和域内同步对齐
   3. 通过 category-balanced 极大地缓解了数据平衡问题，允许在学习过程中均匀地计算所有类别的对比损失。
6. 总结：
   1. 探索了UDA的实例对比，旨在学习无标记目标域样本的判别表示
   2. 提出了类别对比的概念，建立了一个具有 category-aware 和 domain-mixed 的字典。它鼓励学习完全符合UDA目标的类别区分但领域不变的表示法。
   3. 实验证明，CaCo具有优越的UDA性能。此外，CaCo补充了先前的UDA方法，并推广到涉及未标记数据的其他学习设置。

2. Related Works

两个主要的相关工作：

2.1 无监督域自适应（Unsupervised domain adaptation，UDA）

• 目的：利用无监督的数据提高目标域上的性能
• 已有方法
  1. adversarial loss：驱动模型提取类似源的目标域特征表示
  2. image translation loss：生成具有目标域类似风格的源域数据
  3. self-training loss：用伪标记的目标样本迭代重新训练

2.2 实例对比学习（Instance Contrastive Learning）

• 目的：利用无监督的数据学习特征表示，其中正样本被拉到锚点附近，负样本被推离
• 思路：实例对比方法可以被认为是字典查找任务，它通过将编码查询 $q$ 与编码键 $k$ 的字典匹配来训练视觉编码器：查询 $q$ 应该与正例 $k_{pos}$ 相似，而与负例 $k_{neg}$ 不同。
• 典型字典构建方法：
  • memory bank：存储训练期间所有样本的 $k$
  • momentum-encoded queue：动量编码队列，在线收集编码作为 $k$，先进先出
  • end-to-end dictionary：当前 batch 的样本作为 $k$
    
• 应用在UDA中的局限性：
  1. 语义特征低级。实例对比学习类别先验少，偏向捕获丰富的低级特征，这对于依赖有区分性的高级语义特征的视觉任务(分类、检测和分割)来说是次优的。最近的研究证实了这一问题。
  2. 类别碰撞。大多数现有的实例对比学习方法采用了一个超大型/类别未知字典，可能会引入类别碰撞，其中负对共享相同的语义类别，但在特征空间中被不希望地推开。
• 工作独特性：提出的CaCo引入了一个范畴域混合字典，该字典引入了范畴先验，有效地解决了这两个问题。

3. Method

3.1. 形式化任务

• source domain： { X s , Y s } \{X_s, Y_s\} {Xs​,Ys​}
• target domain：$X_t$
• baseline model $G$ 在源域上训练得到

$${\mathcal{L}}_{sup}=l\left(G\left(X_s\right),Y_s\right)\text{\hspace{1em}(1)}$$

3.2 实例对比学习预备知识

• 思想：为字典查找任务训练编码器
• 损失：
  • query：$q$，keys： { k 0 , k 1 , … , k N } \{k_0, k_1, \dots, k_N\} {k0​,k1​,…,kN​}
  • InfoNCE损失：最小化它将把q拉到它的正键附近，并将它推离所有其他键(对q来说是负例):

$${\mathcal{L}}_{\mathrm{InfoNCE}}=\sum _{x_q\in X}-\log \frac{{\sum }_{i=0}^{N}1\left(k_i\in q\right)\exp \left(q\cdot k_i/\tau \right)}{{\sum }_{i=0}^N\exp \left(q\cdot k_i/\tau \right)}\text{\hspace{1em}(2)}$$

3.3 UDA的类别对比

从实例对比学习的角度来研究UDA

• 概述：
  • 模型：
    1. $G(\cdot )=h(f_q(\cdot ))$
    2. query encoder：$f_q$，
    3. key momentum encoder：$f_k$，其中：${\theta }_{f_k}=b{\theta }_{f_k}+(1-b){\theta }_{f_q}$
  • 训练
    • 源域数据监督训练：由公式$(1)$优化
    • 目标域无监督训练：
      1. 均匀地从源域和目标域采样 $x_k\in X_s,X_t$，利用 $f_k$ 得到类别感知字典 $\mathsf{K}$
      2. 从目标域中采样 $x_q\in X_t$，利用$f_q$ 得到 $q_k$ 再利用 $\mathsf{K}$ 进行类别对比学习
• 分类域混合字典
  • category-aware：同类拉紧、异类推开
  • domain-mixed：鼓励学习跨域的不变表示
  • 定义：
    1. 字典 K = { k 1 , k 2 , … , k C } \mathsf{K} = \{k^1, k^2, \ldots, k^C\} K={k1,k2,…,kC}，其中 $k^c$ 表示其属于第 $c$ 类
    2. 键 $k$ 的预测类别标签 ${\hat{y}}_k$ 由$\underset{{\hat{y}}_k}{\mathrm{argmax}}{\sum }_{c=1}^C{\hat{y}}_k^{(c)}\log p\left(c;k,{\theta }_h\right),\text{ s.t. }{\hat{y}}_k\in {\Delta }^C,\forall k$，其中 $p$ 表示分类器 $h$ 对 $k$ 属于第 $c$ 类的概率，${\Delta }^C$为概率单纯形，保证属于C类的概率和为1.
    3. $\hat{y}=$ $\left({\hat{y}}^{(1)},{\hat{y}}^{(2)},\dots ,{\hat{y}}^{(C)}\right)$ 为预测标签.
    4. 实践中，字典扩充为 $M$： i . e . , { k m c } 1 ≤ c ≤ C , 1 ≤ m ≤ M i.e., \{k^c_m\}_{1\leq c \leq C, 1\leq m \leq M} i.e.,{kmc​}1≤c≤C,1≤m≤M​，即每个类别的队列有 { k 1 c , k 2 c , … , k M c } \{k^c_1, k^c_2, \dots, k^c_M\} {k1c​,k2c​,…,kMc​}
    5. 队列遵循先进先出

3.4 类别对比损失

定义：

• 已有 K = { k m c } 1 ≤ c ≤ C , 1 ≤ m ≤ M \mathsf{K} = \{k^c_m\}_{1\leq c \leq C, 1\leq m \leq M} K={kmc​}1≤c≤C,1≤m≤M​，目标域数据 $X_t$
• ${\mathcal{L}}_{\mathrm{CatNCE}}={\sum }_{x_q\in X_t}-\left(\frac{1}{M}{\sum }_{m=1}^M\log \frac{{\sum }_{c=1}^C\exp \left(q\cdot k_m^c/{\tau }_m^c\right)\left({\hat{y}}_q\times {\hat{y}}_{k_m^c}\right)}{{\sum }_{c=1}^C\exp \left(q\cdot k_m^c/{\tau }_m^c\right)}\right)$，其中 $q=f_q(x_q)$，${\hat{y}}_q\times {\hat{y}}_m^c=\text{1 if refer to the same category else 0}$

细节：

• ${\mathcal{L}}_{CatNCE}$ 与 ${\mathcal{L}}_{InfoNCE}$ 相似，后者可以解释为前者的特例，即每个实例及其增强为一个类别。
• CaCo中温度 $\tau$ 由标签的不确定性 $H(\cdot )$ 缩放。
• $f_q$ 和 $f_k$ 可以是相同的、部分共享或不同。

理论：CaCo可以被建模为期望最大化(EM)的一个例子

• 推论1：类别对比学习可以被建模为通过期望最大化(EM)优化的最大似然问题。
• 推论2：范畴对比学习在一定条件下是收敛的。

4. 实验

4.1 数据集

• 语义分割：

任务：GTA5$\to$Cityscapes，SYNTHIA$\to$Cityscapes

• 目标检测：
  任务：Cityscapes$\to$Foggy Cityscapes，Cityscapes$\to$BDD-daytime

• 图像分类：

4.2 实验细节

4.3 对比实验

• 对比 CaCo-S（只用源域 keys）、CaCo-S（只用目标域 keys）和 CaCo（domain-mixed）
• 对比其他先进方法
• 其他先进方法 + CaCo
• 字典大小的影响
• 三种变体：
  1. 固定温度
  2. 使用两个单独的字典而非混合
  3. 按内存库或当前的小批量更新字典