論文の概要: A Self-supervised GAN for Unsupervised Few-shot Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06982v2
• Date: Mon, 19 Oct 2020 18:05:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 11:50:19.798602
• Title: A Self-supervised GAN for Unsupervised Few-shot Object Recognition
• Title（参考訳）: 教師なしFew-shotオブジェクト認識のための自己教師付きGAN
• Authors: Khoi Nguyen, Sinisa Todorovic
• Abstract要約: 本稿では、教師なし数発の物体認識について述べる。 すべてのトレーニングイメージはラベル付けされておらず、テストイメージはクエリと、対象のクラス毎にラベル付きサポートイメージに分割されている。 我々は,バニラGANを2つの損失関数で拡張し,それぞれが自己教師型学習を目的とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.79912546252623
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses unsupervised few-shot object recognition, where all training images are unlabeled, and test images are divided into queries and a few labeled support images per object class of interest. The training and test images do not share object classes. We extend the vanilla GAN with two loss functions, both aimed at self-supervised learning. The first is a reconstruction loss that enforces the discriminator to reconstruct the probabilistically sampled latent code which has been used for generating the "fake" image. The second is a triplet loss that enforces the discriminator to output image encodings that are closer for more similar images. Evaluation, comparisons, and detailed ablation studies are done in the context of few-shot classification. Our approach significantly outperforms the state of the art on the Mini-Imagenet and Tiered-Imagenet datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,すべてのトレーニング画像がラベル付きで,テスト画像がクエリといくつかのラベル付きサポート画像に分割された,教師なしのマイショットオブジェクト認識について述べる。 トレーニングとテストイメージはオブジェクトクラスを共有しません。 我々は,バニラGANを2つの損失関数で拡張し,それぞれが自己教師型学習を目的とした。 1つ目は、識別器が「フェイク」画像を生成するのに使われた確率的にサンプリングされた潜在コードの再構築を強制する再構成損失である。 2つ目は三重項損失であり、より類似した画像に近づいた画像エンコーディングを識別者に出力させる。 評価, 比較, 詳細なアブレーション研究は, 数発分類の文脈で行われている。 提案手法は,Mini-Imagenet と Tiered-Imagenet のデータセットにおいて,技術の現状を大幅に上回る。

関連論文リスト

• A Semi-Paired Approach For Label-to-Image Translation [6.888253564585197]
  ラベル・ツー・イメージ翻訳のための半教師付き(半ペア)フレームワークを初めて紹介する。 半ペア画像設定では、小さなペアデータとより大きなペア画像とラベルのセットにアクセスすることができる。 本稿では,この共有ネットワークのためのトレーニングアルゴリズムを提案し,非表現型クラスに着目した希少なクラスサンプリングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T16:13:43Z)
• Mix-up Self-Supervised Learning for Contrast-agnostic Applications [33.807005669824136]
  コントラストに依存しないアプリケーションのための,最初の混合型自己教師型学習フレームワークを提案する。 クロスドメイン・ミックスアップに基づく画像間の低分散に対処し、画像再構成と透明性予測に基づくプレテキストタスクを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-02T16:58:36Z)
• Unsupervised Part Discovery from Contrastive Reconstruction [90.88501867321573]
  自己監督型視覚表現学習の目標は、強く伝達可能な画像表現を学習することである。 対象部分の発見とセグメンテーションに対する教師なしアプローチを提案する。 本手法は, 細粒度, 視覚的に異なるカテゴリ間でセマンティックな部分を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-11T17:59:42Z)
• AugNet: End-to-End Unsupervised Visual Representation Learning with Image Augmentation [3.6790362352712873]
  我々は、未ラベル画像の集合から画像特徴を学習するための新しいディープラーニングトレーニングパラダイムであるAugNetを提案する。 実験により,低次元空間における画像の表現が可能であることを実証した。 多くのディープラーニングベースの画像検索アルゴリズムとは異なり、我々のアプローチは外部アノテーション付きデータセットへのアクセスを必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-11T09:02:30Z)
• Few-Shot Learning with Part Discovery and Augmentation from Unlabeled Images [79.34600869202373]
  帰納的バイアスは、ラベルなし画像の平坦な集合から学習でき、目に見えるクラスと目に見えないクラスの間で伝達可能な表現としてインスタンス化されることを示す。 具体的には、トランスファー可能な表現を学習するための、新しいパートベース自己教師型表現学習手法を提案する。 我々の手法は印象的な結果をもたらし、それまでの最高の教師なし手法を7.74%、9.24%上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-25T12:22:11Z)
• DetCo: Unsupervised Contrastive Learning for Object Detection [64.22416613061888]
  教師なしのコントラスト学習は,CNNを用いた画像表現学習において大きな成功を収めている。 我々は,グローバルイメージとローカルイメージパッチのコントラストをフルに検討する,DetCoという新しいコントラスト学習手法を提案する。 DetCoは1倍のスケジュールでMask RCNN-C4/FPN/RetinaNet上で1.6/1.2/1.0 APで教師付き手法を一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T12:47:20Z)
• Demystifying Contrastive Self-Supervised Learning: Invariances, Augmentations and Dataset Biases [34.02639091680309]
  近年のパフォーマンス向上は、インスタンス分類モデルをトレーニングし、各イメージを扱い、拡張バージョンを単一のクラスのサンプルとして扱うことで実現している。 我々は,MOCO や PIRL のようなアプローチがオクルージョン不変表現を学習することを示した。 第2に、Imagenetのようなクリーンなオブジェクト中心のトレーニングデータセットにアクセスすることで、これらのアプローチがさらに利益を得ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-28T00:11:31Z)
• Improving Object Detection with Selective Self-supervised Self-training [62.792445237541145]
  本研究では,Web画像を利用した人為的対象検出データセットの強化について検討する。 画像と画像の検索によりWebイメージを検索し、他の検索手法に比べて、キュレートされたデータからのドメインシフトが少なくなる。 画像分類のためのラベルのないデータを探索する2つの並列処理をモチベーションとした新しい学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T18:05:01Z)
• Distilling Localization for Self-Supervised Representation Learning [82.79808902674282]
  コントラスト学習は教師なし表現学習に革命をもたらした。 現在のコントラストモデルでは、前景オブジェクトのローカライズには効果がない。 本稿では,背景変化を学習するためのデータ駆動型手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-14T16:29:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。