論文の概要: Mean Shift for Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07269v1
• Date: Sat, 15 May 2021 17:42:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-19 08:23:17.404012
• Title: Mean Shift for Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 自己監督型学習における平均シフト
• Authors: Soroush Abbasi Koohpayegani, Ajinkya Tejankar, and Hamed Pirsiavash
• Abstract要約: 画像をグループ化して表現を学習する単純な平均シフトアルゴリズムを紹介します。 BYOLより200EpochsでのResNet50による画像ネット線形評価では72.4%の精度を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.652439157554877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most recent self-supervised learning (SSL) algorithms learn features by contrasting between instances of images or by clustering the images and then contrasting between the image clusters. We introduce a simple mean-shift algorithm that learns representations by grouping images together without contrasting between them or adopting much of prior on the structure of the clusters. We simply "shift" the embedding of each image to be close to the "mean" of its neighbors. Since in our setting, the closest neighbor is always another augmentation of the same image, our model will be identical to BYOL when using only one nearest neighbor instead of 5 as used in our experiments. Our model achieves 72.4% on ImageNet linear evaluation with ResNet50 at 200 epochs outperforming BYOL. Our code is available here: https://github.com/UMBCvision/MSF
• Abstract（参考訳）: 最近の自己教師付き学習(SSL)アルゴリズムは、イメージのインスタンス間でのコントラスト、あるいはイメージクラスタ間のコントラストによって、機能を学ぶ。 本稿では,画像間の対比やクラスタ構造への事前適用をせずに,画像のグループ化によって表現を学習する単純な平均シフトアルゴリズムを提案する。 私たちは、各画像の埋め込みを、隣人の「平均」に近いように単に「シフト」します。 我々の設定では、最も近い隣人は、常に同じ画像の別の増大であるので、実験で使用される5ではなく1つの隣人を使う場合、我々のモデルはBYOLと同一である。 BYOLより200EpochsでのResNet50による画像ネット線形評価では72.4%の精度を実現した。 私たちのコードはここで入手できる。 https://github.com/umbcvision/msf

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