論文の概要: Self-Supervised Pyramid Representation Learning for Multi-Label Visual Analysis and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14439v1
• Date: Tue, 30 Aug 2022 17:57:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-31 12:37:34.222970
• Title: Self-Supervised Pyramid Representation Learning for Multi-Label Visual Analysis and Beyond
• Title（参考訳）: マルチラベル視覚解析のための自己教師付きピラミッド表現学習
• Authors: Cheng-Yen Hsieh, Chih-Jung Chang, Fu-En Yang, Yu-Chiang Frank Wang
• Abstract要約: 本稿では,自己改善ピラミッド学習(SS-PRL)フレームワークを提案する。 提案したSS-PRLは、適切なプロトタイプを学習することで、パッチレベルでピラミッド表現を導出するように設計されている。 本稿では,モデル事前学習のためのSS-PRLを提案することにより,様々なアプリケーションに対するモデルの適応と微調整が容易に可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.36818611460614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While self-supervised learning has been shown to benefit a number of vision tasks, existing techniques mainly focus on image-level manipulation, which may not generalize well to downstream tasks at patch or pixel levels. Moreover, existing SSL methods might not sufficiently describe and associate the above representations within and across image scales. In this paper, we propose a Self-Supervised Pyramid Representation Learning (SS-PRL) framework. The proposed SS-PRL is designed to derive pyramid representations at patch levels via learning proper prototypes, with additional learners to observe and relate inherent semantic information within an image. In particular, we present a cross-scale patch-level correlation learning in SS-PRL, which allows the model to aggregate and associate information learned across patch scales. We show that, with our proposed SS-PRL for model pre-training, one can easily adapt and fine-tune the models for a variety of applications including multi-label classification, object detection, and instance segmentation.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習は多くの視覚タスクに役立つことが示されているが、既存の技術は主に画像レベルの操作に焦点を当てている。 さらに、既存のSSLメソッドは、画像スケール内および画像スケール内における上記の表現を十分に記述し、関連付けることができないかもしれない。 本稿では,自己改善ピラミッド表現学習(SS-PRL)フレームワークを提案する。 提案したSS-PRLは、適切なプロトタイプを学習することで、パッチレベルでのピラミッド表現を導出し、画像内の固有の意味情報を観察し、関連付けることができる。 特に,SS-PRLにおけるパッチレベルの相互相関学習について述べる。 提案するモデル事前学習のためのss-prlにより,マルチラベル分類,オブジェクト検出,インスタンスセグメンテーションなど,さまざまなアプリケーションのモデルに容易に適応し,微調整できることを示す。

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