論文の概要: SCAN: Learning to Classify Images without Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12320v2
• Date: Fri, 3 Jul 2020 15:25:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 05:28:45.693771
• Title: SCAN: Learning to Classify Images without Labels
• Title（参考訳）: SCAN:ラベルなしでイメージを分類する学習
• Authors: Wouter Van Gansbeke, Simon Vandenhende, Stamatios Georgoulis, Marc Proesmans, Luc Van Gool
• Abstract要約: 機能学習とクラスタリングを分離する2段階のアプローチを提唱する。 表現学習からの自己教師型タスクを用いて意味論的意味のある特徴を得る。 我々は、ImageNet上で有望な結果を得、低データ体制下では、いくつかの半教師付き学習方法より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.69513783788622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Can we automatically group images into semantically meaningful clusters when ground-truth annotations are absent? The task of unsupervised image classification remains an important, and open challenge in computer vision. Several recent approaches have tried to tackle this problem in an end-to-end fashion. In this paper, we deviate from recent works, and advocate a two-step approach where feature learning and clustering are decoupled. First, a self-supervised task from representation learning is employed to obtain semantically meaningful features. Second, we use the obtained features as a prior in a learnable clustering approach. In doing so, we remove the ability for cluster learning to depend on low-level features, which is present in current end-to-end learning approaches. Experimental evaluation shows that we outperform state-of-the-art methods by large margins, in particular +26.6% on CIFAR10, +25.0% on CIFAR100-20 and +21.3% on STL10 in terms of classification accuracy. Furthermore, our method is the first to perform well on a large-scale dataset for image classification. In particular, we obtain promising results on ImageNet, and outperform several semi-supervised learning methods in the low-data regime without the use of any ground-truth annotations. The code is made publicly available at https://github.com/wvangansbeke/Unsupervised-Classification.
• Abstract（参考訳）: 地味なアノテーションがない場合、イメージを意味のあるクラスタに自動的にグループ化できますか? 教師なし画像分類のタスクは、コンピュータビジョンにおいて重要かつオープンな課題であり続けている。 最近のアプローチでは、この問題をエンドツーエンドで解決しようと試みている。 本稿では,最近の研究から逸脱し,特徴学習とクラスタリングを分離する2段階のアプローチを提唱する。 まず,表現学習による自己教師型タスクを用いて意味的意味的特徴の獲得を行う。 第2に,得られた特徴を学習可能なクラスタリングアプローチの先行として使用する。 これにより、現在のエンドツーエンド学習アプローチに存在する低レベル機能に依存するクラスタ学習の能力が排除される。 実験による評価では,最先端の手法,特にcifar10では+26.6%,cifar100-20では+25.0%,stl10では+21.3%を大きく上回っている。 さらに,本手法は,画像分類のための大規模データセットにおいて,最初にうまく機能する手法である。 特に,imagenetでは有望な結果が得られ,接地アノテーションを使わずに,低データ環境下での半教師付き学習手法よりも優れている。 コードはhttps://github.com/wvangansbeke/Unsupervised-Classificationで公開されている。

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