論文の概要: Residual Relaxation for Multi-view Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15348v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 17:57:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-29 14:53:18.826038
• Title: Residual Relaxation for Multi-view Representation Learning
• Title（参考訳）: 多視点表現学習のための残差緩和
• Authors: Yifei Wang, Zhengyang Geng, Feng Jiang, Chuming Li, Yisen Wang, Jiansheng Yang, Zhouchen Lin
• Abstract要約: マルチビュー手法は、同じ画像の複数のビューをアライメントすることで学習する。 画像回転などの有用な拡張は、セマンティックシフトを引き起こすため、多視点法には有害である。 我々は,Pretext-aware Residual Relaxation (Prelax) という汎用的な手法を開発し,正確なアライメントを緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.40142301026805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-view methods learn representations by aligning multiple views of the same image and their performance largely depends on the choice of data augmentation. In this paper, we notice that some other useful augmentations, such as image rotation, are harmful for multi-view methods because they cause a semantic shift that is too large to be aligned well. This observation motivates us to relax the exact alignment objective to better cultivate stronger augmentations. Taking image rotation as a case study, we develop a generic approach, Pretext-aware Residual Relaxation (Prelax), that relaxes the exact alignment by allowing an adaptive residual vector between different views and encoding the semantic shift through pretext-aware learning. Extensive experiments on different backbones show that our method can not only improve multi-view methods with existing augmentations, but also benefit from stronger image augmentations like rotation.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー手法は、同一画像の複数のビューを整列させて表現を学習し、その性能はデータ拡張の選択に大きく依存する。 本稿では、画像回転などの他の有用な拡張が多視点手法に有害であることに気付き、それらが適切に整列するには大きすぎるセマンティックシフトを引き起こす。 この観察は、より強固な増強を育むために、正確なアライメント目標を緩和する動機を与えます。 画像の回転をケーススタディとして、異なるビュー間の適応的残差ベクトルを許容し、前文認識学習を通じて意味的シフトを符号化することにより、正確なアライメントを緩和する汎用的アプローチであるpretext-aware residual relax(prelax)を開発した。 異なるバックボーンに対する大規模な実験により,既存の拡張によるマルチビュー手法の改善だけでなく,回転などの画像強化によるメリットも示された。

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