論文の概要: Matching Multiple Perspectives for Efficient Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07654v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 10:33:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-17 12:37:49.105058
• Title: Matching Multiple Perspectives for Efficient Representation Learning
• Title（参考訳）: 効率的な表現学習のための複数視点のマッチング
• Authors: Omiros Pantazis, Mathew Salvaris
• Abstract要約: 本稿では,自己教師型学習とマルチパースペクティブマッチング技術を組み合わせたアプローチを提案する。 我々は,同一オブジェクトの複数ビューと多種多様な自己教師付き事前学習アルゴリズムを組み合わせることで,オブジェクト分類性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Representation learning approaches typically rely on images of objects captured from a single perspective that are transformed using affine transformations. Additionally, self-supervised learning, a successful paradigm of representation learning, relies on instance discrimination and self-augmentations which cannot always bridge the gap between observations of the same object viewed from a different perspective. Viewing an object from multiple perspectives aids holistic understanding of an object which is particularly important in situations where data annotations are limited. In this paper, we present an approach that combines self-supervised learning with a multi-perspective matching technique and demonstrate its effectiveness on learning higher quality representations on data captured by a robotic vacuum with an embedded camera. We show that the availability of multiple views of the same object combined with a variety of self-supervised pretraining algorithms can lead to improved object classification performance without extra labels.
• Abstract（参考訳）: 表現学習のアプローチは通常、アフィン変換を用いて変換される単一の視点から取得したオブジェクトの画像に依存する。 さらに、表現学習の成功パラダイムである自己監督学習は、異なる視点から見た同じ物体の観察のギャップを常に埋めることができないインスタンス識別と自己拡張に依存している。 複数の視点からオブジェクトを見ることは、データアノテーションが制限された状況において特に重要なオブジェクトの総合的な理解に役立つ。 本稿では,マルチパースペクティブマッチング手法を用いた自己教師付き学習を組み合わせることにより,ロボット掃除機と組み込みカメラによるデータに対する高品質表現の学習に有効であることを示す。 我々は,同一オブジェクトの複数ビューと多種多様な自己教師付き事前学習アルゴリズムを組み合わせることで,余分なラベルを使わずにオブジェクト分類性能を向上できることを示す。

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