論文の概要: RePre: Improving Self-Supervised Vision Transformer with Reconstructive Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06857v1
• Date: Tue, 18 Jan 2022 10:24:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 15:28:18.902753
• Title: RePre: Improving Self-Supervised Vision Transformer with Reconstructive Pre-training
• Title（参考訳）: Repre: 再構成前トレーニングによる自己監督型視覚変換器の改良
• Authors: Luya Wang, Feng Liang, Yangguang Li, Wanli Ouyang, Honggang Zhang, Jing Shao
• Abstract要約: 本稿では,Reconstructive Pre-Training (RePre) を用いて,局所特徴学習を自己教師型視覚変換器に組み込む。 我々のRePreは、既存のコントラストの目的と平行して生画像のピクセルを再構成するブランチを追加することで、コントラストのフレームワークを拡張します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.4428427087903
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, self-supervised vision transformers have attracted unprecedented attention for their impressive representation learning ability. However, the dominant method, contrastive learning, mainly relies on an instance discrimination pretext task, which learns a global understanding of the image. This paper incorporates local feature learning into self-supervised vision transformers via Reconstructive Pre-training (RePre). Our RePre extends contrastive frameworks by adding a branch for reconstructing raw image pixels in parallel with the existing contrastive objective. RePre is equipped with a lightweight convolution-based decoder that fuses the multi-hierarchy features from the transformer encoder. The multi-hierarchy features provide rich supervisions from low to high semantic information, which are crucial for our RePre. Our RePre brings decent improvements on various contrastive frameworks with different vision transformer architectures. Transfer performance in downstream tasks outperforms supervised pre-training and state-of-the-art (SOTA) self-supervised counterparts.
• Abstract（参考訳）: 近年、自己監督型視覚変換器は印象的な表現学習能力で前例のない注目を集めている。 しかし、コントラスト学習という支配的な手法は、主に画像のグローバルな理解を学習するインスタンス識別プレテキストタスクに依存している。 本稿では,Reconstructive Pre-Training(RePre)を用いて,局所特徴学習を自己教師型視覚変換器に組み込む。 私たちのrepreは、既存のコントラスト目的と並行して生のピクセルを再構築するブランチを追加することで、コントラストフレームワークを拡張します。 RePreは軽量な畳み込みベースのデコーダを備えており、トランスフォーマーエンコーダのマルチ階層機能を融合している。 マルチ階層機能は、低レベルから高レベルのセマンティック情報まで、豊富な監視を提供します。 私たちのRePreは、異なるビジョントランスフォーマーアーキテクチャを持つさまざまなコントラストフレームワークに対して、適切な改善を提供します。 下流タスクにおける転送性能は、教師付き事前訓練およびSOTA(State-of-the-art)自己監督タスクよりも優れる。

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