論文の概要: Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09882v5
• Date: Fri, 8 Jan 2021 17:01:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 21:13:32.735680
• Title: Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignments
• Title（参考訳）: クラスタ割り当てによる視覚特徴の教師なし学習
• Authors: Mathilde Caron, Ishan Misra, Julien Mairal, Priya Goyal, Piotr Bojanowski, Armand Joulin
• Abstract要約: ペア比較の計算を必要とせず,コントラスト的手法を生かしたオンラインアルゴリズムSwaVを提案する。 本手法では,クラスタ割り当て間の一貫性を保ちながら,同時にデータをクラスタ化する。 我々の方法は大規模で小さなバッチで訓練でき、無制限のデータにスケールできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.33699905852397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised image representations have significantly reduced the gap with supervised pretraining, notably with the recent achievements of contrastive learning methods. These contrastive methods typically work online and rely on a large number of explicit pairwise feature comparisons, which is computationally challenging. In this paper, we propose an online algorithm, SwAV, that takes advantage of contrastive methods without requiring to compute pairwise comparisons. Specifically, our method simultaneously clusters the data while enforcing consistency between cluster assignments produced for different augmentations (or views) of the same image, instead of comparing features directly as in contrastive learning. Simply put, we use a swapped prediction mechanism where we predict the cluster assignment of a view from the representation of another view. Our method can be trained with large and small batches and can scale to unlimited amounts of data. Compared to previous contrastive methods, our method is more memory efficient since it does not require a large memory bank or a special momentum network. In addition, we also propose a new data augmentation strategy, multi-crop, that uses a mix of views with different resolutions in place of two full-resolution views, without increasing the memory or compute requirements much. We validate our findings by achieving 75.3% top-1 accuracy on ImageNet with ResNet-50, as well as surpassing supervised pretraining on all the considered transfer tasks.
• Abstract（参考訳）: 教師なし画像表現は教師なし事前学習のギャップを著しく減少させており、特に近年のコントラスト学習の成果は顕著である。 これらの対比的手法は通常オンラインで動作し、多くの明示的なペアワイズ特徴比較に依存する。 本稿では,対数比較の計算を必要とせず,コントラスト的手法を利用したオンラインアルゴリズム swav を提案する。 具体的には、コントラスト学習として機能を直接比較するのではなく、同一画像の異なる拡張(またはビュー)のために生成されたクラスタ割り当て間の一貫性を保ちながら、データを同時にクラスタ化する。 簡単に言えば、別のビューの表現からビューのクラスタ割り当てを予測する、スワップされた予測メカニズムを使用します。 我々の方法は大規模で小さなバッチで訓練でき、無制限のデータにスケールできる。 従来のコントラスト法と比較して、大きなメモリバンクや特別な運動量ネットワークを必要としないため、よりメモリ効率がよい。 さらに,2つのフル解像度ビューの代わりに異なる解像度のビューを混在させることにより,メモリや計算要求を大幅に増加させることなく,新たなデータ拡張戦略であるmulti-cropを提案する。 我々は、ResNet-50でImageNetで75.3%のトップ1の精度を達成し、また、検討されたすべての転送タスクの教師付き事前トレーニングを超越することで、この結果を検証する。

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