論文の概要: Locality-Aware Inter-and Intra-Video Reconstruction for Self-Supervised Correspondence Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14333v1
• Date: Sun, 27 Mar 2022 15:46:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-02 17:47:41.671466
• Title: Locality-Aware Inter-and Intra-Video Reconstruction for Self-Supervised Correspondence Learning
• Title（参考訳）: 自己教師付き対応学習のための位置認識型映像間再構成
• Authors: Liulei Li, Tianfei Zhou, Wenguan Wang, Lu Yang, Jianwu Li, Yi Yang
• Abstract要約: 局所性を考慮した映像間再構成フレームワークLIIRを開発した。 クロスビデオ親和性は、統合されたビデオ間およびビデオ内再構成方式において、追加の負のサンプルとして活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.03651142051656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our target is to learn visual correspondence from unlabeled videos. We develop LIIR, a locality-aware inter-and intra-video reconstruction framework that fills in three missing pieces, i.e., instance discrimination, location awareness, and spatial compactness, of self-supervised correspondence learning puzzle. First, instead of most existing efforts focusing on intra-video self-supervision only, we exploit cross video affinities as extra negative samples within a unified, inter-and intra-video reconstruction scheme. This enables instance discriminative representation learning by contrasting desired intra-video pixel association against negative inter-video correspondence. Second, we merge position information into correspondence matching, and design a position shifting strategy to remove the side-effect of position encoding during inter-video affinity computation, making our LIIR location-sensitive. Third, to make full use of the spatial continuity nature of video data, we impose a compactness-based constraint on correspondence matching, yielding more sparse and reliable solutions. The learned representation surpasses self-supervised state-of-the-arts on label propagation tasks including objects, semantic parts, and keypoints.
• Abstract（参考訳）: 私たちの目標は、ラベルのないビデオから視覚的対応を学ぶことです。 自己教師付き通信学習パズルの3つの欠片(例えば、識別、位置認識、空間コンパクト性)を満たした、局所性認識とビデオ内リコンストラクションフレームワークであるliirを開発した。 まず,映像内自己監督のみに焦点を当てた既存の取り組みではなく,映像間及び映像内再構成方式において,映像間の親和性を付加陰性サンプルとして活用する。 これにより、望まれる映像内関連と負の映像間対応とを対比することにより、インスタンス識別表現学習が可能となる。 第2に,位置情報を対応マッチングにマージし,映像間親和性計算における位置符号化の副作用を除去し,liir位置に敏感な位置シフト戦略を設計する。 第3に,ビデオデータの空間連続性特性をフル活用するために,対応マッチングにコンパクト性に基づく制約を課し,よりスパースで信頼性の高い解を得る。 学習された表現は、オブジェクト、意味部分、キーポイントを含むラベル伝搬タスクの自己教師あり状態を超える。

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