論文の概要: Location-Aware Self-Supervised Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02400v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 16:24:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 17:51:33.871201
• Title: Location-Aware Self-Supervised Transformers
• Title（参考訳）: 位置対応自己監督型変圧器
• Authors: Mathilde Caron, Neil Houlsby, Cordelia Schmid
• Abstract要約: 画像部品の相対的な位置を予測し,セマンティックセグメンテーションのためのネットワークを事前訓練する。 参照パッチのサブセットを問合せのサブセットにマスキングすることで,タスクの難しさを制御します。 実験により,この位置認識事前学習が,いくつかの難解なセマンティックセグメンテーションベンチマークに競合する表現をもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.76585889813207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pixel-level labels are particularly expensive to acquire. Hence, pretraining is a critical step to improve models on a task like semantic segmentation. However, prominent algorithms for pretraining neural networks use image-level objectives, e.g. image classification, image-text alignment a la CLIP, or self-supervised contrastive learning. These objectives do not model spatial information, which might be suboptimal when finetuning on downstream tasks with spatial reasoning. In this work, we propose to pretrain networks for semantic segmentation by predicting the relative location of image parts. We formulate this task as a classification problem where each patch in a query view has to predict its position relatively to another reference view. We control the difficulty of the task by masking a subset of the reference patch features visible to those of the query. Our experiments show that this location-aware (LOCA) self-supervised pretraining leads to representations that transfer competitively to several challenging semantic segmentation benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ピクセルレベルのラベルは特に高価である。 したがって、事前トレーニングはセマンティックセグメンテーションのようなタスクのモデルを改善するための重要なステップである。 しかしながら、ニューラルネットワークを事前学習するための著名なアルゴリズムは、画像分類、画像テキストアライメント、あるいは自己教師付きコントラスト学習など、画像レベルの目標を用いる。 これらの目的は、空間的推論で下流のタスクを微調整する場合に最適な空間情報をモデル化しない。 本研究では,画像部分の相対的位置を予測し,意味セグメンテーションのための事前学習ネットワークを提案する。 我々はこのタスクを,クエリビューの各パッチが他の参照ビューに対して相対的に位置を予測しなければならないような分類問題として定式化する。 我々は,クエリの参照パッチ機能のサブセットをマスキングすることにより,タスクの難易度を制御する。 我々の実験は、位置認識(LOCA)による事前学習が、いくつかの挑戦的なセマンティックセグメンテーションベンチマークに競合的に変換されることを示す。

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