論文の概要: Joint Learning of Feature Extraction and Cost Aggregation for Semantic
Correspondence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02164v1
- Date: Tue, 5 Apr 2022 12:45:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-06 18:20:09.254949
- Title: Joint Learning of Feature Extraction and Cost Aggregation for Semantic
Correspondence
- Title(参考訳): 意味対応のための特徴抽出とコスト集約の合同学習
- Authors: Jiwon Kim, Youngjo Min, Mira Kim, and Seungryong Kim
- Abstract要約: 意味対応のための特徴抽出とコスト集約を共同で学習する新しいフレームワークを提案する。
ネットワークを弱教師付きで学習するための信頼度を考慮したコントラスト損失関数を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.488870941738636
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Establishing dense correspondences across semantically similar images is one
of the challenging tasks due to the significant intra-class variations and
background clutters. To solve these problems, numerous methods have been
proposed, focused on learning feature extractor or cost aggregation
independently, which yields sub-optimal performance. In this paper, we propose
a novel framework for jointly learning feature extraction and cost aggregation
for semantic correspondence. By exploiting the pseudo labels from each module,
the networks consisting of feature extraction and cost aggregation modules are
simultaneously learned in a boosting fashion. Moreover, to ignore unreliable
pseudo labels, we present a confidence-aware contrastive loss function for
learning the networks in a weakly-supervised manner. We demonstrate our
competitive results on standard benchmarks for semantic correspondence.
- Abstract(参考訳): 意味的に類似した画像間の密接な対応を確立することは、クラス内の重要なバリエーションと背景のごちゃごちゃのために難しい課題の1つです。
これらの問題を解決するために,機能抽出あるいはコストアグリゲーションの学習に着目した手法が多数提案されている。
本稿では,意味対応のための特徴抽出とコスト集約を共同で学習する新しいフレームワークを提案する。
各モジュールから擬似ラベルを利用することで、特徴抽出とコスト集約モジュールからなるネットワークを同時に促進的に学習する。
さらに,信頼できない疑似ラベルを無視するために,ネットワークを弱教師付きで学習するための信頼度を考慮したコントラスト損失関数を提案する。
セマンティック対応のための標準ベンチマークの競争結果を示す。
関連論文リスト
- Noisy Correspondence Learning with Self-Reinforcing Errors Mitigation [63.180725016463974]
クロスモーダル検索は、実際は精力的な、十分に整合した大規模データセットに依存している。
我々は、新しい雑音対応学習フレームワーク、textbfSelf-textbfReinforcing textbfErrors textbfMitigation(SREM)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-27T09:03:43Z) - Match me if you can: Semantic Correspondence Learning with Unpaired
Images [82.05105090432025]
制限された画像対とスパース点対の両方を補完する、ラベルのないペアでトレーニングを行う、単純で効果的な方法を提案する。
簡単な教師/学生の枠組みを用いて,学生ネットワークに信頼性の高い擬似通信を機械の監督を通じて提供する。
我々のモデルは,セマンティック対応ベンチマークの最先端手法を含む,マイルストーンベースラインを上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T13:22:15Z) - Semantic Contrastive Bootstrapping for Single-positive Multi-label
Recognition [36.3636416735057]
本研究では,意味的コントラスト型ブートストラップ法(Scob)を用いて,オブジェクト間の関係を徐々に回復する手法を提案する。
次に、アイコン的オブジェクトレベルの表現を抽出する再帰的セマンティックマスク変換器を提案する。
大規模な実験結果から,提案手法が最先端のモデルを超えていることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-15T01:59:53Z) - FECANet: Boosting Few-Shot Semantic Segmentation with Feature-Enhanced
Context-Aware Network [48.912196729711624]
Few-shot セマンティックセグメンテーション(Few-shot semantic segmentation)は、新しいクラスの各ピクセルを、わずかに注釈付きサポートイメージで検索するタスクである。
本稿では,クラス間の類似性に起因するマッチングノイズを抑制するために,機能拡張コンテキスト認識ネットワーク(FECANet)を提案する。
さらに,前景と背景の余分な対応関係を符号化する新たな相関再構成モジュールを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-19T16:31:13Z) - Semi-Supervised Learning of Semantic Correspondence with Pseudo-Labels [26.542718087103665]
SemiMatchは意味論的に類似した画像間の密接な対応を確立するための半教師付きソリューションである。
筆者らのフレームワークは,ソースと弱増強ターゲット間のモデル予測自体を用いて擬似ラベルを生成し,擬似ラベルを用いてソースと強増強ターゲット間のモデルの再学習を行う。
実験では、SemiMatchは様々なベンチマーク、特にPF-Willowにおける最先端のパフォーマンスを大きなマージンで達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-30T03:52:50Z) - Leveraging Ensembles and Self-Supervised Learning for Fully-Unsupervised
Person Re-Identification and Text Authorship Attribution [77.85461690214551]
完全ラベル付きデータからの学習は、Person Re-IdentificationやText Authorship Attributionなどのマルチメディアフォレスト問題において困難である。
近年の自己教師型学習法は,基礎となるクラスに意味的差異が有る場合に,完全ラベル付きデータを扱う際に有効であることが示されている。
本研究では,異なるクラスからのサンプルが顕著に多様性を持っていない場合でも,ラベルのないデータから学習できるようにすることにより,個人再認識とテキストオーサシップの属性に対処する戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-07T13:08:11Z) - Learning Debiased and Disentangled Representations for Semantic
Segmentation [52.35766945827972]
セマンティックセグメンテーションのためのモデルに依存しない訓練手法を提案する。
各トレーニングイテレーションで特定のクラス情報をランダムに除去することにより、クラス間の機能依存を効果的に削減する。
提案手法で訓練したモデルは,複数のセマンティックセグメンテーションベンチマークにおいて強い結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-31T16:15:09Z) - Dynamic Semantic Matching and Aggregation Network for Few-shot Intent
Detection [69.2370349274216]
利用可能な注釈付き発話が不足しているため、インテント検出は困難である。
セマンティック成分はマルチヘッド自己認識によって発話から蒸留される。
本手法はラベル付きインスタンスとラベルなしインスタンスの両方の表現を強化するための総合的なマッチング手段を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T05:16:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。