論文の概要: Autoregressive Unsupervised Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08247v1
- Date: Thu, 16 Jul 2020 10:47:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-09 23:25:30.017674
- Title: Autoregressive Unsupervised Image Segmentation
- Title（参考訳）: 自己回帰的教師なし画像分割
- Authors: Yassine Ouali, C\'eline Hudelot, Myriam Tami
- Abstract要約: 入力から構築した異なるビュー間の相互情報に基づく教師なし画像分割手法を提案する。
提案手法は、教師なし画像セグメント化における最先端技術よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.894935073145252
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we propose a new unsupervised image segmentation approach based
on mutual information maximization between different constructed views of the
inputs. Taking inspiration from autoregressive generative models that predict
the current pixel from past pixels in a raster-scan ordering created with
masked convolutions, we propose to use different orderings over the inputs
using various forms of masked convolutions to construct different views of the
data. For a given input, the model produces a pair of predictions with two
valid orderings, and is then trained to maximize the mutual information between
the two outputs. These outputs can either be low-dimensional features for
representation learning or output clusters corresponding to semantic labels for
clustering. While masked convolutions are used during training, in inference,
no masking is applied and we fall back to the standard convolution where the
model has access to the full input. The proposed method outperforms current
state-of-the-art on unsupervised image segmentation. It is simple and easy to
implement, and can be extended to other visual tasks and integrated seamlessly
into existing unsupervised learning methods requiring different views of the
data.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,入力の異なる構成ビュー間での相互情報最大化に基づく教師なし画像分割手法を提案する。
マスク付き畳み込みを用いたラスタスキャンオーダリングにおいて,過去の画素から現在の画素を予測する自己回帰生成モデルからインスピレーションを得て,様々な形態のマスク畳み込みを用いて入力に対する異なる順序付けを行い,データの異なるビューを構築することを提案する。
与えられた入力に対して、モデルは2つの有効な順序付き2つの予測を生成し、2つの出力間の相互情報を最大化するように訓練される。
これらの出力は、表現学習のための低次元の特徴か、クラスタリングのためのセマンティックラベルに対応する出力クラスタである。
トレーニング中にマスク付き畳み込みが使用されるが、推論ではマスクは適用されず、モデルが完全な入力にアクセス可能な標準畳み込みにフォールバックする。
提案手法は,教師なし画像セグメンテーションにおける最先端技術よりも優れている。
実装は簡単で簡単で、他の視覚タスクにも拡張でき、データの異なるビューを必要とする既存の教師なし学習手法にシームレスに統合できる。
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