論文の概要: Towards Self-Supervised Learning of Global and Object-Centric Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05997v1
• Date: Fri, 11 Mar 2022 15:18:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 14:01:19.808088
• Title: Towards Self-Supervised Learning of Global and Object-Centric Representations
• Title（参考訳）: グローバルおよびオブジェクト中心表現の自己改善学習に向けて
• Authors: Federico Baldassarre, Hossein Azizpour
• Abstract要約: 自己スーパービジョンを用いた構造化対象中心表現の学習における重要な側面について論じる。 CLEVRデータセットに関するいくつかの実験を通じて、私たちの洞察を検証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.36572039512405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervision allows learning meaningful representations of natural images which usually contain one central object. How well does it transfer to multi-entity scenes? We discuss key aspects of learning structured object-centric representations with self-supervision and validate our insights through several experiments on the CLEVR dataset. Regarding the architecture, we confirm the importance of competition for attention-based object discovery, where each image patch is exclusively attended by one object. For training, we show that contrastive losses equipped with matching can be applied directly in a latent space, avoiding pixel-based reconstruction. However, such an optimization objective is sensitive to false negatives (recurring objects) and false positives (matching errors). Thus, careful consideration is required around data augmentation and negative sample selection.
• Abstract（参考訳）: 自己スーパービジョンは、通常1つの中心オブジェクトを含む自然画像の有意義な表現を学習することを可能にする。 マルチエンタテインメントのシーンにどの程度移行しますか? 我々は、自己スーパービジョンで構造化されたオブジェクト中心表現を学習し、CLEVRデータセットに関するいくつかの実験を通して洞察を検証する。 アーキテクチャに関して、各画像パッチが1つのオブジェクトにのみ参加する、注目に基づくオブジェクト発見の競争の重要性を確認する。 学習では,マッチング機能を備えたコントラスト損失を潜在空間に直接適用し,画素ベースの再構成を回避できることを示す。 しかし、このような最適化の目標は偽陰性(繰り返しオブジェクト)と偽陽性(一致エラー)に敏感である。 したがって、データ拡張と負のサンプル選択に関して慎重に検討する必要がある。

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