_QNRF、NWPU-Crowd に対する、厳密な非適応（no-adaptation）プロトコルのもとでの大規模実験により、提案手法が強力なベースラインを一貫して上回ることが示され、とりわけ大きなドメインギャップ下でその優位性が顕著である。
ドメイン一般化のためのグラニュラボールによる安定な潜在ドメイン発見
arXiv cs.CV / 2026/3/26
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要点
- 本論文は、混雑度推定における単一ソースのドメイン一般化を扱い、ソース特徴が異質であり、さらにテスト時にシフトするという難しい問題である「安定した潜在ドメイン発見」に焦点を当てる。
- コンパクトな局所的な「グラニュラボール」をまずクラスタリングし、その中心をさらにクラスタリングするという、グラニュラボールに導かれる手法を提案する。これにより、フラットなサンプルレベルのクラスタリングよりも安定で意味的に一貫した擬似ドメイン割り当てが得られる。
- 発見された潜在ドメインを用いて、二つの分岐からなる学習フレームワークを導入する。転移可能な意味表現を改善するためのセマンティック・コードブックの再エンコード分岐と、見た目（スタイル）の変化を捉えるスタイル分岐である。
- 本手法は、ShanghaiTech A/B、UCF-QNRF、NWPU-Crowdにおいて、厳密な「適応なし」プロトコルのもとで評価され、強力なベースラインに対して一貫して優れており、とりわけドメインギャップが大きい場合にその傾向が顕著である。
