論文の概要: Unsupervised Object-Level Representation Learning from Scene Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11952v1
• Date: Tue, 22 Jun 2021 17:51:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-23 14:52:59.848740
• Title: Unsupervised Object-Level Representation Learning from Scene Images
• Title（参考訳）: シーン画像からの教師なしオブジェクトレベル表現学習
• Authors: Jiahao Xie, Xiaohang Zhan, Ziwei Liu, Yew Soon Ong, Chen Change Loy
• Abstract要約: Object-level Representation Learning (ORL) はシーンイメージに対する新たな自己教師型学習フレームワークである。 我々の重要な洞察は、画像レベルの自己教師付き事前学習を、オブジェクトレベルの意味的対応を見つけるための事前学習として活用することである。 ORLは、複数の下流タスクにおける教師付きImageNet事前学習を超越しても、シーンイメージ上での自己教師型学習のパフォーマンスを著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.07686358706397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrastive self-supervised learning has largely narrowed the gap to supervised pre-training on ImageNet. However, its success highly relies on the object-centric priors of ImageNet, i.e., different augmented views of the same image correspond to the same object. Such a heavily curated constraint becomes immediately infeasible when pre-trained on more complex scene images with many objects. To overcome this limitation, we introduce Object-level Representation Learning (ORL), a new self-supervised learning framework towards scene images. Our key insight is to leverage image-level self-supervised pre-training as the prior to discover object-level semantic correspondence, thus realizing object-level representation learning from scene images. Extensive experiments on COCO show that ORL significantly improves the performance of self-supervised learning on scene images, even surpassing supervised ImageNet pre-training on several downstream tasks. Furthermore, ORL improves the downstream performance when more unlabeled scene images are available, demonstrating its great potential of harnessing unlabeled data in the wild. We hope our approach can motivate future research on more general-purpose unsupervised representation learning from scene data. Project page: https://www.mmlab-ntu.com/project/orl/.
• Abstract（参考訳）: 対照的な自己教師付き学習は、imagenetでの教師付き事前学習のギャップを大きく狭めている。 しかし、その成功はImageNetのオブジェクト中心の先行性、すなわち同じイメージの異なる拡張ビューが同じオブジェクトに対応することに依存している。 このような厳密な制約は、多くのオブジェクトを持つより複雑なシーンイメージに対して事前訓練を行うとすぐに実現不可能になる。 この制限を克服するために,シーンイメージに対する新たな自己教師型学習フレームワークであるObject-level Representation Learning (ORL)を導入する。 我々の重要な洞察は、画像レベルの自己教師付き事前学習を活用して、シーンイメージからオブジェクトレベルの表現学習を実現することである。 COCOの大規模な実験により、ORLはシーンイメージにおける自己教師あり学習の性能を著しく改善し、複数の下流タスクにおける教師ありイメージネットの事前学習を超越している。 さらにorlは、ラベルなしのシーンイメージが利用可能になったときに下流のパフォーマンスを改善し、ラベルなしのデータを野生で活用する可能性を示す。 このアプローチが、シーンデータからより汎用的な教師なし表現学習に関する将来の研究を動機付けることを願っています。 プロジェクトページ: https://www.mmlab-ntu.com/project/orl/

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