論文の概要: Beyond Single Instance Multi-view Unsupervised Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13356v1
• Date: Thu, 26 Nov 2020 15:43:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 08:29:01.243462
• Title: Beyond Single Instance Multi-view Unsupervised Representation Learning
• Title（参考訳）: 単一インスタンスを越えた教師なし表現学習
• Authors: Xiangxiang Chu and Xiaohang Zhan and Xiaolin Wei
• Abstract要約: ランダムにサンプリングされた2つのインスタンス間の結合類似度を測定することにより、より正確なインスタンス識別能力を付与する。 符号化された特徴が潜伏した空間でより均等に分散される場合,共同学習の類似性によって性能が向上すると考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.449132256091662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent unsupervised contrastive representation learning follows a Single Instance Multi-view (SIM) paradigm where positive pairs are usually constructed with intra-image data augmentation. In this paper, we propose an effective approach called Beyond Single Instance Multi-view (BSIM). Specifically, we impose more accurate instance discrimination capability by measuring the joint similarity between two randomly sampled instances and their mixture, namely spurious-positive pairs. We believe that learning joint similarity helps to improve the performance when encoded features are distributed more evenly in the latent space. We apply it as an orthogonal improvement for unsupervised contrastive representation learning, including current outstanding methods SimCLR, MoCo, and BYOL. We evaluate our learned representations on many downstream benchmarks like linear classification on ImageNet-1k and PASCAL VOC 2007, object detection on MS COCO 2017 and VOC, etc. We obtain substantial gains with a large margin almost on all these tasks compared with prior arts.
• Abstract（参考訳）: 最近の教師なしコントラスト表現学習(unsupervised contrastive representation learning)は、単一のインスタンスマルチビュー(sim)パラダイムに従っている。 本稿では,Beyond Single Instance Multi-view (BSIM) と呼ばれる効果的な手法を提案する。 具体的には、ランダムにサンプリングされた2つのインスタンスとそれらの混合物、すなわち刺激陽性ペアとの関節類似度を測定することで、より正確なインスタンス識別能力を与える。 符号化された特徴をより均等に分散することで,共同学習の類似性が向上すると考えている。 シムclr,moco,byolなど,教師なしコントラスト表現学習の直交改善として適用する。 我々は、ImageNet-1kとPASCAL VOC 2007の線形分類、MS COCO 2017とVOCのオブジェクト検出など、多くの下流ベンチマークでの学習表現を評価した。 先行技術と比べて、これらのタスクのほぼすべてにおいて、かなりの利益を得ることができます。

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