論文の概要: Contrastive pretraining for semantic segmentation is robust to noisy positive pairs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13756v1
• Date: Thu, 24 Nov 2022 18:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 16:44:15.182876
• Title: Contrastive pretraining for semantic segmentation is robust to noisy positive pairs
• Title（参考訳）: セマンティクスセグメンテーションのためのコントラストプリトレーニングは雑音の正のペアに対してロバストである
• Authors: Sebastian Gerard (KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden), Josephine Sullivan (KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden)
• Abstract要約: 対照的学習のドメイン固有の変種は、2つの異なる画像から正のペアを構成することができる。 下流のセマンティックセグメンテーションはノイズの多いペアに対して堅牢か、あるいはそれらから恩恵を受けるかのどちらかである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Domain-specific variants of contrastive learning can construct positive pairs from two distinct images, as opposed to augmenting the same image twice. Unlike in traditional contrastive methods, this can result in positive pairs not matching perfectly. Similar to false negative pairs, this could impede model performance. Surprisingly, we find that downstream semantic segmentation is either robust to the noisy pairs or even benefits from them. The experiments are conducted on the remote sensing dataset xBD, and a synthetic segmentation dataset, on which we have full control over the noise parameters. As a result, practitioners should be able to use such domain-specific contrastive methods without having to filter their positive pairs beforehand.
• Abstract（参考訳）: 対照的学習のドメイン固有の変種は、2つの異なる画像から正のペアを構築することができる。 従来の対比法とは異なり、正の対は完全一致しない。 偽陰対と同様に、モデルの性能を阻害する可能性がある。 驚いたことに、下流のセマンティクスセグメンテーションはノイズの多いペアに対して堅牢であるか、あるいはそれらからのメリットさえある。 実験はリモートセンシングデータセットxbdと合成セグメンテーションデータセットを用いて行われ,ノイズパラメータを完全に制御した。 結果として、実践者は事前に正のペアをフィルターすることなく、そのようなドメイン固有のコントラストメソッドを使用できるべきである。

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