論文の概要: Semantic-Aware Generation for Self-Supervised Visual Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13163v1
• Date: Thu, 25 Nov 2021 16:46:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 16:43:05.142911
• Title: Semantic-Aware Generation for Self-Supervised Visual Representation Learning
• Title（参考訳）: 自己監督型視覚表現学習のための意味認識生成
• Authors: Yunjie Tian, Lingxi Xie, Xiaopeng Zhang, Jiemin Fang, Haohang Xu, Wei Huang, Jianbin Jiao, Qi Tian, Qixiang Ye
• Abstract要約: セマンティック・アウェア・ジェネレーション(SaGe)は、生成した画像に保存される詳細よりも、よりリッチなセマンティクスを促進する。 SaGeは、ターゲットネットワークをビュー特有の特徴で補完することで、集中的なデータ拡張によって引き起こされるセマンティックな劣化を軽減する。 我々は、ImageNet-1K上でSaGeを実行し、近接検定、線形分類、微視的画像認識を含む5つの下流タスクで事前訓練されたモデルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.5814634936371
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a self-supervised visual representation learning approach which involves both generative and discriminative proxies, where we focus on the former part by requiring the target network to recover the original image based on the mid-level features. Different from prior work that mostly focuses on pixel-level similarity between the original and generated images, we advocate for Semantic-aware Generation (SaGe) to facilitate richer semantics rather than details to be preserved in the generated image. The core idea of implementing SaGe is to use an evaluator, a deep network that is pre-trained without labels, for extracting semantic-aware features. SaGe complements the target network with view-specific features and thus alleviates the semantic degradation brought by intensive data augmentations. We execute SaGe on ImageNet-1K and evaluate the pre-trained models on five downstream tasks including nearest neighbor test, linear classification, and fine-scaled image recognition, demonstrating its ability to learn stronger visual representations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生成的プロキシと識別的プロキシの両方が関与する自己教師型視覚表現学習手法を提案する。 原画像と生成画像のピクセルレベルでの類似性を重視した先行研究とは異なり、我々は、生成画像に保存する詳細よりも、よりリッチなセマンティクスを促進するための意味認識生成(sage)を提唱する。 SaGeを実装する基本的な考え方は、ラベルなしで事前トレーニングされたディープネットワークである評価器を使用して、セマンティック・アウェアな特徴を抽出することだ。 sageはターゲットネットワークをビュー特有の特徴で補完し、集中的なデータ拡張によってもたらされる意味的劣化を軽減する。 我々は、ImageNet-1K上でSaGeを実行し、隣り合うテスト、線形分類、微視的画像認識を含む5つの下流タスクで事前訓練されたモデルを評価する。

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