論文の概要: Steering Self-Supervised Feature Learning Beyond Local Pixel Statistics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02331v1
- Date: Sun, 5 Apr 2020 22:09:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-16 13:11:57.138362
- Title: Steering Self-Supervised Feature Learning Beyond Local Pixel Statistics
- Title（参考訳）: 局所的なピクセル統計を超越した自己監督型特徴学習
- Authors: Simon Jenni, Hailin Jin, Paolo Favaro
- Abstract要約: 画像の特定の変換の識別に基づく自己教師型特徴学習の新しい原理を提案する。
実験により,LCI,画像ワープ,回転などの変換を識別する学習が,技術一般化能力の状態を特徴付けることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.92229707497999
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a novel principle for self-supervised feature learning based on
the discrimination of specific transformations of an image. We argue that the
generalization capability of learned features depends on what image
neighborhood size is sufficient to discriminate different image
transformations: The larger the required neighborhood size and the more global
the image statistics that the feature can describe. An accurate description of
global image statistics allows to better represent the shape and configuration
of objects and their context, which ultimately generalizes better to new tasks
such as object classification and detection. This suggests a criterion to
choose and design image transformations. Based on this criterion, we introduce
a novel image transformation that we call limited context inpainting (LCI).
This transformation inpaints an image patch conditioned only on a small
rectangular pixel boundary (the limited context). Because of the limited
boundary information, the inpainter can learn to match local pixel statistics,
but is unlikely to match the global statistics of the image. We claim that the
same principle can be used to justify the performance of transformations such
as image rotations and warping. Indeed, we demonstrate experimentally that
learning to discriminate transformations such as LCI, image warping and
rotations, yields features with state of the art generalization capabilities on
several datasets such as Pascal VOC, STL-10, CelebA, and ImageNet. Remarkably,
our trained features achieve a performance on Places on par with features
trained through supervised learning with ImageNet labels.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,画像の特定の変換の識別に基づく自己教師付き特徴学習のための新しい原理を提案する。
学習した特徴の一般化能力は、異なる画像変換を識別するのに十分な画像近傍サイズに依存する、と我々は主張する: 必要な近傍サイズが大きいほど、その特徴が記述できる画像統計はよりグローバルになる。
グローバルな画像統計の正確な記述は、オブジェクトの形状と構成をより良く表現し、最終的にはオブジェクトの分類や検出といった新しいタスクに良く一般化する。
これは画像変換を選択し設計する基準を示唆している。
この基準に基づき,限定的文脈インペイント(LCI)と呼ばれる新しい画像変換を導入する。
この変換は、小さな長方形のピクセル境界(限られたコンテキスト)にのみ条件付きイメージパッチを印字する。
境界情報に制限があるため、インパインターは局所的なピクセルの統計にマッチすることを学べるが、画像のグローバル統計にマッチする可能性は低い。
我々は、画像回転やワーピングなどの変換の性能を正当化するために同じ原理が使用できると主張する。
実際、我々は、LCI、画像ワープ、回転などの変換を識別する学習が、Pascal VOC、STL-10、CelebA、ImageNetなどのいくつかのデータセット上で、アート一般化能力の状態を特徴付けることを示した。
驚くべきことに、トレーニングされた機能はimagenetラベルによる教師付き学習で訓練された機能と同等の性能を達成しています。
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