論文の概要: Image as Set of Points

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01494v1
• Date: Thu, 2 Mar 2023 18:56:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 12:48:59.879081
• Title: Image as Set of Points
• Title（参考訳）: 点の集合としてのイメージ
• Authors: Xu Ma, Yuqian Zhou, Huan Wang, Can Qin, Bin Sun, Chang Liu, Yun Fu
• Abstract要約: コンテキストクラスタ(CoC)は、イメージを非組織的なポイントの集合と見なし、単純化されたクラスタリングアルゴリズムによって特徴を抽出する。 われわれのCoCは畳み込みと無注意で、空間的相互作用のためのクラスタリングアルゴリズムにのみ依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.30495338399321
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: What is an image and how to extract latent features? Convolutional Networks (ConvNets) consider an image as organized pixels in a rectangular shape and extract features via convolutional operation in local region; Vision Transformers (ViTs) treat an image as a sequence of patches and extract features via attention mechanism in a global range. In this work, we introduce a straightforward and promising paradigm for visual representation, which is called Context Clusters. Context clusters (CoCs) view an image as a set of unorganized points and extract features via simplified clustering algorithm. In detail, each point includes the raw feature (e.g., color) and positional information (e.g., coordinates), and a simplified clustering algorithm is employed to group and extract deep features hierarchically. Our CoCs are convolution- and attention-free, and only rely on clustering algorithm for spatial interaction. Owing to the simple design, we show CoCs endow gratifying interpretability via the visualization of clustering process. Our CoCs aim at providing a new perspective on image and visual representation, which may enjoy broad applications in different domains and exhibit profound insights. Even though we are not targeting SOTA performance, COCs still achieve comparable or even better results than ConvNets or ViTs on several benchmarks. Codes are available at: https://github.com/ma-xu/Context-Cluster.
• Abstract（参考訳）: イメージとは何か、潜在機能をどのように抽出するか? 畳み込みネットワーク(ConvNets)は、画像を長方形に整理したピクセルとみなし、局所的な畳み込み操作によって特徴を抽出する。 本稿では,視覚的表現のための単純かつ有望なパラダイム,すなわちコンテキストクラスタについて述べる。 コンテキストクラスタ(CoC)は、イメージを非組織的なポイントの集合と見なし、単純化されたクラスタリングアルゴリズムによって特徴を抽出する。 詳細は、各点が生の特徴(例えば色)と位置情報(例えば座標)を含み、単純化されたクラスタリングアルゴリズムを使用して、階層的に深い特徴をグループ化し抽出する。 われわれのCoCは畳み込みと無注意で、空間相互作用のためのクラスタリングアルゴリズムのみに依存している。 単純な設計のため,クラスタ化プロセスの可視化により,cocsは満足できる解釈性を示す。 私たちのCoCは、画像と視覚表現に関する新しい視点を提供することを目標としています。 sotaのパフォーマンスを目標としていないが、cocsはいくつかのベンチマークでconvnetやvitsと同等あるいはそれ以上のパフォーマンスを達成している。 コードは、https://github.com/ma-xu/Context-Cluster.comで入手できる。

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