論文の概要: Deep Image Clustering with Category-Style Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10004v1
• Date: Mon, 20 Jul 2020 11:20:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 13:04:50.535734
• Title: Deep Image Clustering with Category-Style Representation
• Title（参考訳）: カテゴリ表現を用いた深部画像クラスタリング
• Authors: Junjie Zhao, Donghuan Lu, Kai Ma, Yu Zhang, Yefeng Zheng
• Abstract要約: 本稿では,カテゴリスタイルの潜在表現を学習するための新しいディープ・イメージ・クラスタリング・フレームワークを提案する。 提案手法は,5つの公開データセットにおいて,最先端手法を著しく上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.960578987765707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep clustering which adopts deep neural networks to obtain optimal representations for clustering has been widely studied recently. In this paper, we propose a novel deep image clustering framework to learn a category-style latent representation in which the category information is disentangled from image style and can be directly used as the cluster assignment. To achieve this goal, mutual information maximization is applied to embed relevant information in the latent representation. Moreover, augmentation-invariant loss is employed to disentangle the representation into category part and style part. Last but not least, a prior distribution is imposed on the latent representation to ensure the elements of the category vector can be used as the probabilities over clusters. Comprehensive experiments demonstrate that the proposed approach outperforms state-of-the-art methods significantly on five public datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年,ディープニューラルネットワークを用いてクラスタリングの最適な表現を得るディープクラスタリングが広く研究されている。 本稿では,カテゴリ情報をイメージスタイルから切り離し,クラスタ割り当てとして直接使用できるカテゴリスタイルの潜在表現を学習するための,新しいディープ・イメージ・クラスタリング・フレームワークを提案する。 この目的を達成するために、潜在表現に関連情報を埋め込むために相互情報最大化を適用する。 さらに、その表現をカテゴリ部とスタイル部とに切り離すために拡張不変損失を用いる。 最後に、最後に、カテゴリベクトルの要素がクラスタ上の確率として使用できることを保証するために、潜在表現に事前分布が課される。 総合的な実験により、提案手法は5つの公開データセット上で最先端の手法を大幅に上回ることを示した。

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