論文の概要: Self-Supervised Visual Representation Learning from Hierarchical Grouping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03044v1
• Date: Sat, 5 Dec 2020 14:54:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 12:05:29.160831
• Title: Self-Supervised Visual Representation Learning from Hierarchical Grouping
• Title（参考訳）: 階層的グループ化による自己監督型視覚表現学習
• Authors: Xiao Zhang, Michael Maire
• Abstract要約: 視覚表現学習を原始的な視覚グループ化機能からブートストラップする。 小さな教師付きデータセットは、このグループ化プリミティブをトレーニングするのに十分です。 ラベルなしの大きなデータセット全体にわたって、この学習プリミティブを適用し、階層的な領域構造を自動的に予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.51194352981303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We create a framework for bootstrapping visual representation learning from a primitive visual grouping capability. We operationalize grouping via a contour detector that partitions an image into regions, followed by merging of those regions into a tree hierarchy. A small supervised dataset suffices for training this grouping primitive. Across a large unlabeled dataset, we apply this learned primitive to automatically predict hierarchical region structure. These predictions serve as guidance for self-supervised contrastive feature learning: we task a deep network with producing per-pixel embeddings whose pairwise distances respect the region hierarchy. Experiments demonstrate that our approach can serve as state-of-the-art generic pre-training, benefiting downstream tasks. We additionally explore applications to semantic region search and video-based object instance tracking.
• Abstract（参考訳）: プリミティブなビジュアルグループ化機能から視覚表現学習をブートストラップするフレームワークを開発した。 我々は、画像を領域に分割する輪郭検出器を介してグループ化を運用し、それらの領域をツリー階層にマージする。 このグループ化プリミティブをトレーニングするために、小さな教師付きデータセットが十分です。 ラベルなしの大きなデータセット全体にわたって、この学習プリミティブを適用し、階層的な領域構造を自動的に予測する。 これらの予測は、自己教師ありの対比的特徴学習のためのガイダンスとなる:我々は、ペアワイズ距離が領域階層を尊重するピクセル単位の埋め込みを生成するディープネットワークをタスクします。 実験により、我々のアプローチは、下流タスクの恩恵を受けながら、最先端の汎用的な事前トレーニングとして機能することを示した。 さらに,セマンティック領域検索やビデオベースのオブジェクトインスタンス追跡への応用も検討する。

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