論文の概要: Revisiting Contrastive Methods for Unsupervised Learning of Visual Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05967v1
• Date: Thu, 10 Jun 2021 17:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-11 14:30:19.207410
• Title: Revisiting Contrastive Methods for Unsupervised Learning of Visual Representations
• Title（参考訳）: 視覚表現の教師なし学習のためのコントラスト法の再検討
• Authors: Wouter Van Gansbeke, Simon Vandenhende, Stamatios Georgoulis, Luc Van Gool
• Abstract要約: 対照的な自己教師型学習は、セグメンテーションやオブジェクト検出といった多くの下流タスクにおいて教師付き事前訓練よりも優れています。 本稿では,データセットのバイアスが既存手法にどのように影響するかを最初に検討する。 現在のコントラストアプローチは、(i)オブジェクト中心対シーン中心、(ii)一様対ロングテール、(iii)一般対ドメイン固有データセットなど、驚くほどうまく機能することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.12377360145078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrastive self-supervised learning has outperformed supervised pretraining on many downstream tasks like segmentation and object detection. However, current methods are still primarily applied to curated datasets like ImageNet. In this paper, we first study how biases in the dataset affect existing methods. Our results show that current contrastive approaches work surprisingly well across: (i) object- versus scene-centric, (ii) uniform versus long-tailed and (iii) general versus domain-specific datasets. Second, given the generality of the approach, we try to realize further gains with minor modifications. We show that learning additional invariances -- through the use of multi-scale cropping, stronger augmentations and nearest neighbors -- improves the representations. Finally, we observe that MoCo learns spatially structured representations when trained with a multi-crop strategy. The representations can be used for semantic segment retrieval and video instance segmentation without finetuning. Moreover, the results are on par with specialized models. We hope this work will serve as a useful study for other researchers. The code and models will be available at https://github.com/wvangansbeke/Revisiting-Contrastive-SSL.
• Abstract（参考訳）: 対照的な自己教師付き学習は、セグメンテーションやオブジェクト検出といった多くの下流タスクで教師付き事前学習よりも優れています。 しかし、現在の方法は主にimagenetのようなキュレートされたデータセットに適用される。 本稿では,まず,データセット内のバイアスが既存手法に与える影響について検討する。 その結果、現在のコントラストアプローチは、(i)オブジェクト中心対シーン中心、(ii)一様対ロングテール、(iii)一般対ドメイン固有データセットなど、驚くほどうまく機能していることがわかった。 第二に、アプローチの一般性を考えると、小さな修正を加えてさらなる利益を実現しようとする。 マルチスケールの収穫、より強い増分、そして最も近い隣人の利用により、学習のさらなる不変性が表現を改善していることを示す。 最後に,MoCoがマルチクロップ戦略で学習すると,空間的構造化された表現が学習されることを示す。 この表現は、微調整なしでセグメンテーションとビデオインスタンスセグメンテーションに使うことができる。 さらに、結果は専門モデルと同等である。 この研究が他の研究者にとって有用な研究になることを期待している。 コードとモデルはhttps://github.com/wvangansbeke/Revisiting-Contrastive-SSLで入手できる。

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