論文の概要: Embedding contrastive unsupervised features to cluster in- and
out-of-distribution noise in corrupted image datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01573v1
- Date: Mon, 4 Jul 2022 16:51:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-05 15:09:07.668793
- Title: Embedding contrastive unsupervised features to cluster in- and
out-of-distribution noise in corrupted image datasets
- Title（参考訳）: 劣化画像データセットにおけるコントラスト非教師なし特徴のクラスタ内および外分布ノイズへの埋め込み
- Authors: Paul Albert, Eric Arazo, Noel E. O'Connor and Kevin McGuinness
- Abstract要約: Web画像検索に検索エンジンを使用することは、イメージデータセットを作成する際の手作業によるキュレーションに代わる誘惑的な手段である。
主な欠点は、回収された間違った(ノイズの多い)サンプルの割合である。
本稿では,教師なしのコントラスト特徴学習を用いた検出ステップから始める2段階のアルゴリズムを提案する。
比較学習のアライメントと均一性原理により,OODサンプルは単位超球面上のIDサンプルから線形に分離できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.19216557948184
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Using search engines for web image retrieval is a tempting alternative to
manual curation when creating an image dataset, but their main drawback remains
the proportion of incorrect (noisy) samples retrieved. These noisy samples have
been evidenced by previous works to be a mixture of in-distribution (ID)
samples, assigned to the incorrect category but presenting similar visual
semantics to other classes in the dataset, and out-of-distribution (OOD)
images, which share no semantic correlation with any category from the dataset.
The latter are, in practice, the dominant type of noisy images retrieved. To
tackle this noise duality, we propose a two stage algorithm starting with a
detection step where we use unsupervised contrastive feature learning to
represent images in a feature space. We find that the alignment and uniformity
principles of contrastive learning allow OOD samples to be linearly separated
from ID samples on the unit hypersphere. We then spectrally embed the
unsupervised representations using a fixed neighborhood size and apply an
outlier sensitive clustering at the class level to detect the clean and OOD
clusters as well as ID noisy outliers. We finally train a noise robust neural
network that corrects ID noise to the correct category and utilizes OOD samples
in a guided contrastive objective, clustering them to improve low-level
features. Our algorithm improves the state-of-the-art results on synthetic
noise image datasets as well as real-world web-crawled data. Our work is fully
reproducible [github].
- Abstract（参考訳）: web画像検索に検索エンジンを使うことは、画像データセットを作成する際に手動キュレーションに代わる魅力的な方法だが、その主な欠点は、検索された不正確なサンプルの割合である。
これらのノイズのあるサンプルは、データセット内の他のクラスに類似した視覚的意味論を提示する不正確なカテゴリに割り当てられた非分布(ID)サンプルと、データセットからの任意のカテゴリと意味的相関を持たないアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)イメージの混合であることが過去の研究によって証明されている。
後者は、実際には、ノイズの多い画像の圧倒的な種類である。
このノイズ双対性に対処するために,教師なしのコントラスト特徴学習を用いて特徴空間内の画像を表現する2段階のアルゴリズムを提案する。
比較学習のアライメントと均一性原理により,OODサンプルは単位超球面上のIDサンプルから線形に分離できることがわかった。
次に、固定された近傍サイズを用いて教師なし表現をスペクトル的に埋め込み、クラスレベルで外れ値に敏感なクラスタリングを適用し、クリーンおよびOODクラスタとIDノイズの外れ値を検出する。
最終的に、IDノイズを正しいカテゴリに修正するノイズ堅牢ニューラルネットワークをトレーニングし、ガイド付きコントラスト目的のOODサンプルを使用して、それらをクラスタリングして低レベル機能を改善する。
本アルゴリズムは,合成ノイズ画像データセットと実世界のwebクローラーデータに関する最新の結果を改善する。
私たちの仕事は完璧に再現できる[github].
関連論文リスト
- An accurate detection is not all you need to combat label noise in web-noisy datasets [23.020126612431746]
分離した超平面の直接推定により,OOD試料の正確な検出が可能であることを示す。
本稿では,線形分離を用いた雑音検出とSOTA(State-of-the-art-the-loss)アプローチを交互に行うハイブリッドソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-08T00:21:42Z) - AdapNet: Adaptive Noise-Based Network for Low-Quality Image Retrieval [41.9012882549912]
本稿では,ロバストな抽象表現を学習するための適応ノイズベースネットワーク(AdapNet)を提案する。
AdapNetは、Noss Revisited OxfordとNoss Revisited Parisベンチマークの最先端の手法を超越している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-28T00:25:41Z) - SeNM-VAE: Semi-Supervised Noise Modeling with Hierarchical Variational Autoencoder [13.453138169497903]
SeNM-VAEは、ペアとアンペアの両方のデータセットを利用して、現実的な劣化データを生成する半教師付きノイズモデリング手法である。
実世界の画像認識と超分解能タスクのためのペアトレーニングサンプルを生成するために,本手法を用いた。
提案手法は, 合成劣化画像の品質を, 他の不対とペアのノイズモデリング法と比較して向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T09:03:40Z) - Deep Semantic Statistics Matching (D2SM) Denoising Network [70.01091467628068]
本稿では,Deep Semantic Statistics Matching (D2SM) Denoising Networkを紹介する。
事前訓練された分類ネットワークの意味的特徴を利用して、意味的特徴空間における明瞭な画像の確率的分布と暗黙的に一致させる。
識別画像のセマンティックな分布を学習することで,ネットワークの認知能力を大幅に向上させることを実証的に見出した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-19T14:35:42Z) - Treatment Learning Causal Transformer for Noisy Image Classification [62.639851972495094]
本研究では,この2値情報「ノイズの存在」を画像分類タスクに組み込んで予測精度を向上させる。
因果的変動推定から動機付け,雑音画像分類のための頑健な特徴表現を潜在生成モデルを用いて推定するトランスフォーマーに基づくアーキテクチャを提案する。
また、パフォーマンスベンチマークのための幅広いノイズ要素を取り入れた、新しいノイズの多い画像データセットも作成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-29T13:07:53Z) - Neighbor2Neighbor: Self-Supervised Denoising from Single Noisy Images [98.82804259905478]
Neighbor2Neighborを提示し、ノイズの多い画像のみで効果的な画像消音モデルをトレーニングします。
ネットワークのトレーニングに使用される入力とターゲットは、同じノイズ画像からサブサンプリングされた画像である。
デノイジングネットワークは、第1段階で生成されたサブサンプルトレーニングペアで訓練され、提案された正規化器は、より良いパフォーマンスのための追加の損失として訓練される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-08T02:03:25Z) - Attention-Aware Noisy Label Learning for Image Classification [97.26664962498887]
大規模ラベル付きサンプルで学習した深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、コンピュータビジョンにおいて顕著な進歩を遂げている。
大量のラベル付きビジュアルデータを取得する最も安価な方法は、Flickrのようなユーザーが提供するラベルでウェブサイトからクロールすることである。
本稿では,潜在的なラベルノイズのあるデータセットに基づいて学習したネットワークの識別能力を向上させるために,注目に敏感なラベル学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-30T15:45:36Z) - Data-driven Meta-set Based Fine-Grained Visual Classification [61.083706396575295]
本稿では, ノイズの多いWeb画像に対して, 微粒化認識のためのデータ駆動型メタセットベースアプローチを提案する。
具体的には、少量のクリーンなメタセットでガイドされ、メタラーニング方式で選択ネットを訓練し、分布内および分布外ノイズ画像の識別を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-06T03:04:16Z) - High-Order Information Matters: Learning Relation and Topology for
Occluded Person Re-Identification [84.43394420267794]
本稿では,高次関係とトポロジ情報を識別的特徴とロバストなアライメントのために学習し,新しい枠組みを提案する。
我々のフレームワークはOccluded-Dukeデータセットで最先端の6.5%mAPスコアを大幅に上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-18T12:18:35Z)
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。