Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-Supervised Image Representation Learning: Transcending Masking with Paired Image Overlay

論文の概要: Self-Supervised Image Representation Learning: Transcending Masking with Paired Image Overlay

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09299v1
Date: Mon, 23 Jan 2023 07:00:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-24 14:00:47.483729
Title: Self-Supervised Image Representation Learning: Transcending Masking with Paired Image Overlay
Title（参考訳）: 自己教師あり画像表現学習:ペア画像オーバーレイによる超越マスク
Authors: Yinheng Li, Han Ding, Shaofei Wang
Abstract要約: 本稿では,自己教師型学習には適用されていない画像のオーバーレイ化という,新たな画像強調手法を提案する。提案手法は,ダウンストリームタスクにおいて確固とした性能を示す自己教師付き学習手法であるコントラスト学習を用いて評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.715255809531268
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Self-supervised learning has become a popular approach in recent years for its ability to learn meaningful representations without the need for data annotation. This paper proposes a novel image augmentation technique, overlaying images, which has not been widely applied in self-supervised learning. This method is designed to provide better guidance for the model to understand underlying information, resulting in more useful representations. The proposed method is evaluated using contrastive learning, a widely used self-supervised learning method that has shown solid performance in downstream tasks. The results demonstrate the effectiveness of the proposed augmentation technique in improving the performance of self-supervised models.
Abstract（参考訳）: 近年,データアノテーションを必要とせずに意味のある表現を学習する能力によって,自己指導型学習が普及している。本稿では,自己教師あり学習では広く適用されていない新しい画像拡張手法であるオーバーレイ画像を提案する。この方法は、モデルが基礎となる情報を理解するためのより良いガイダンスを提供し、より有用な表現をもたらすように設計されている。提案手法は,ダウンストリームタスクにおいて強固な性能を示す自己教師付き学習手法であるコントラスト学習を用いて評価する。その結果,提案手法が自己教師付きモデルの性能向上に有効であることが示された。

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