論文の概要: Self-Supervised Visual Representation Learning Using Lightweight Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11160v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 14:13:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-23 00:56:26.030905
• Title: Self-Supervised Visual Representation Learning Using Lightweight Architectures
• Title（参考訳）: 軽量アーキテクチャを用いた自己監督型視覚表現学習
• Authors: Prathamesh Sonawane, Sparsh Drolia, Saqib Shamsi, Bhargav Jain
• Abstract要約: 自己教師付き学習では、マシンによってアノテーションが生成されるデータセットを使用して、プレテキストタスクを解決するためにモデルが訓練される。 我々は、画像データから特徴を抽出する最も顕著な前文タスクを批判的に検討する。 我々は、他の全てのパラメータを均一に保ちながら、様々な自己監督技術の性能について研究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In self-supervised learning, a model is trained to solve a pretext task, using a data set whose annotations are created by a machine. The objective is to transfer the trained weights to perform a downstream task in the target domain. We critically examine the most notable pretext tasks to extract features from image data and further go on to conduct experiments on resource constrained networks, which aid faster experimentation and deployment. We study the performance of various self-supervised techniques keeping all other parameters uniform. We study the patterns that emerge by varying model type, size and amount of pre-training done for the backbone as well as establish a standard to compare against for future research. We also conduct comprehensive studies to understand the quality of representations learned by different architectures.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習では、マシンによってアノテーションが生成されるデータセットを使用して、プレテキストタスクを解決するためにモデルが訓練される。 目的は、トレーニングされたウェイトを転送して、ターゲットドメインで下流タスクを実行することである。 画像データから特徴を抽出するための最も注目すべきプリテキストタスクを批判的に検討し、さらにリソース制約付きネットワークの実験を行い、より高速な実験とデプロイを支援する。 我々は,他のパラメータを均一に保持する様々な自己教師あり手法の性能について検討する。 我々は,モデルの種類やサイズ,事前トレーニングの量などによって生じるパターンを調査し,今後の研究と比較するための標準を確立する。 異なるアーキテクチャで学んだ表現の質を理解するために、包括的な研究も行います。

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