論文の概要: Unsupervised Image Classification for Deep Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11480v2
• Date: Thu, 20 Aug 2020 06:42:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 22:57:11.660467
• Title: Unsupervised Image Classification for Deep Representation Learning
• Title（参考訳）: 深部表現学習のための教師なし画像分類
• Authors: Weijie Chen and Shiliang Pu and Di Xie and Shicai Yang and Yilu Guo and Luojun Lin
• Abstract要約: 埋め込みクラスタリングを使わずに、教師なしのイメージ分類フレームワークを提案する。 提案手法の有効性を証明するために,ImageNetデータセットの実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.09716669386924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep clustering against self-supervised learning is a very important and promising direction for unsupervised visual representation learning since it requires little domain knowledge to design pretext tasks. However, the key component, embedding clustering, limits its extension to the extremely large-scale dataset due to its prerequisite to save the global latent embedding of the entire dataset. In this work, we aim to make this framework more simple and elegant without performance decline. We propose an unsupervised image classification framework without using embedding clustering, which is very similar to standard supervised training manner. For detailed interpretation, we further analyze its relation with deep clustering and contrastive learning. Extensive experiments on ImageNet dataset have been conducted to prove the effectiveness of our method. Furthermore, the experiments on transfer learning benchmarks have verified its generalization to other downstream tasks, including multi-label image classification, object detection, semantic segmentation and few-shot image classification.
• Abstract（参考訳）: 自己教師あり学習に対する深いクラスタリングは、教師なしの視覚的表現学習にとって非常に重要かつ有望な方向性である。 しかしながら、クラスタ化の主要なコンポーネントであるembeding clusteringは、データセット全体のグローバル潜在埋め込みを節約する必要性から、非常に大規模なデータセットへの拡張を制限している。 この作業では、パフォーマンスを低下させることなく、このフレームワークをよりシンプルでエレガントにすることを目指しています。 本研究では,標準教師あり訓練法と非常によく似た組込みクラスタリングを用いず,教師なし画像分類フレームワークを提案する。 詳細な解釈のために,深層クラスタリングとコントラスト学習との関係をさらに分析する。 本手法の有効性を証明するため,imagenetデータセットの広範な実験を行った。 さらに,トランスファーラーニングベンチマークを用いた実験により,複数ラベル画像分類,オブジェクト検出,意味セグメンテーション,少数ショット画像分類などの下流タスクへの一般化が確認された。

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