論文の概要: On the robustness of self-supervised representations for multi-view object classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00787v1
• Date: Wed, 27 Jul 2022 17:24:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-07 14:15:35.294073
• Title: On the robustness of self-supervised representations for multi-view object classification
• Title（参考訳）: 多視点オブジェクト分類のための自己教師付き表現の堅牢性について
• Authors: David Torpey and Richard Klein
• Abstract要約: インスタンス識別の目的に基づく自己教師型表現は、オブジェクトの視点や視点の変化に対してより堅牢なオブジェクトの表現に繋がることを示す。 自己監督型表現は、オブジェクトの視点に対してより堅牢であり、新しい視点からオブジェクトの認識を促進するオブジェクトに関するより関連する情報をエンコードしているように見える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is known that representations from self-supervised pre-training can perform on par, and often better, on various downstream tasks than representations from fully-supervised pre-training. This has been shown in a host of settings such as generic object classification and detection, semantic segmentation, and image retrieval. However, some issues have recently come to the fore that demonstrate some of the failure modes of self-supervised representations, such as performance on non-ImageNet-like data, or complex scenes. In this paper, we show that self-supervised representations based on the instance discrimination objective lead to better representations of objects that are more robust to changes in the viewpoint and perspective of the object. We perform experiments of modern self-supervised methods against multiple supervised baselines to demonstrate this, including approximating object viewpoint variation through homographies, and real-world tests based on several multi-view datasets. We find that self-supervised representations are more robust to object viewpoint and appear to encode more pertinent information about objects that facilitate the recognition of objects from novel views.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付きプレトレーニングの表現は、完全に教師付きプレトレーニングの表現よりも、様々な下流タスクにおいて、同等で、多くの場合、より優れていることが知られている。 これは、ジェネリックオブジェクトの分類と検出、セマンティックセグメンテーション、画像検索といった様々な設定で示されている。 しかし、最近、非ImageNetのようなデータのパフォーマンスや複雑なシーンなど、自己教師付き表現の失敗モードのいくつかを実証する問題が発生している。 本稿では,オブジェクトの視点や視点の変化に対してより堅牢なオブジェクトの表現に,インスタンス識別の目的に基づく自己教師型表現が導かれることを示す。 複数の教師付きベースラインに対する近代的な自己監督手法の実験を行い、ホモグラフによるオブジェクト視点の変動の近似や、複数のマルチビューデータセットに基づく実世界のテストなど、これを実証する。 自己監督型表現は、オブジェクトの視点に対してより堅牢であり、新しい視点からオブジェクトの認識を促進するオブジェクトに関するより関連する情報をエンコードしているように見える。

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