論文の概要: Mix-up Self-Supervised Learning for Contrast-agnostic Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00901v1
• Date: Sat, 2 Apr 2022 16:58:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-07 05:37:05.891258
• Title: Mix-up Self-Supervised Learning for Contrast-agnostic Applications
• Title（参考訳）: コントラスト非依存アプリケーションのための混合自己教師付き学習
• Authors: Yichen Zhang, Yifang Yin, Ying Zhang, Roger Zimmermann
• Abstract要約: コントラストに依存しないアプリケーションのための,最初の混合型自己教師型学習フレームワークを提案する。 クロスドメイン・ミックスアップに基づく画像間の低分散に対処し、画像再構成と透明性予測に基づくプレテキストタスクを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.807005669824136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive self-supervised learning has attracted significant research attention recently. It learns effective visual representations from unlabeled data by embedding augmented views of the same image close to each other while pushing away embeddings of different images. Despite its great success on ImageNet classification, COCO object detection, etc., its performance degrades on contrast-agnostic applications, e.g., medical image classification, where all images are visually similar to each other. This creates difficulties in optimizing the embedding space as the distance between images is rather small. To solve this issue, we present the first mix-up self-supervised learning framework for contrast-agnostic applications. We address the low variance across images based on cross-domain mix-up and build the pretext task based on two synergistic objectives: image reconstruction and transparency prediction. Experimental results on two benchmark datasets validate the effectiveness of our method, where an improvement of 2.5% ~ 7.4% in top-1 accuracy was obtained compared to existing self-supervised learning methods.
• Abstract（参考訳）: 対照的な自己教師付き学習は近年、大きな研究の注目を集めている。 ラベルのないデータから効果的な視覚的表現を学習し、同じ画像の拡張ビューを互いに近接させて、異なる画像の埋め込みを押し出す。 ImageNet分類、COCOオブジェクト検出などにおいて大きな成功を収めたにもかかわらず、その性能はコントラスト非依存のアプリケーション、例えば、すべての画像が視覚的に似ている医療画像分類に低下している。 これにより、画像間の距離がかなり小さいため、埋め込み空間の最適化が困難になる。 この問題を解決するために,コントラスト非依存アプリケーションのための,最初のミックスアップ自己教師付き学習フレームワークを提案する。 領域間混合に基づく画像間の低分散に対処し、画像再構成と透明性予測という2つの相乗的目的に基づいて、プレテキストタスクを構築する。 その結果,従来の自己教師型学習法と比較して2.5%～7.4%の精度向上が得られた。

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