論文の概要: Attack-Augmentation Mixing-Contrastive Skeletal Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04023v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 13:04:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:17:15.789423
• Title: Attack-Augmentation Mixing-Contrastive Skeletal Representation Learning
• Title（参考訳）: 攻撃・強化混合・対照的な骨格表現学習
• Authors: Binqian Xu, Xiangbo Shu, Jiachao Zhang, Rui Yan, Guo-Sen Xie,
• Abstract要約: 本稿では,新たな攻撃・強化混合型骨格表現学習(A$2$MC)を提案する。 2$MCでは、アタック・オーグメンテーション(Att-Aug)は骨格の標的および未標的の摂動を協調的に行うように設計されている。 一方、PNM(Positive-Negative Mixer)は、ハードなネガティブな特徴とネガティブな特徴を混合してハードなネガティブな特徴を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.27713346910831
• License:
• Abstract: Contrastive learning, relying on effective positive and negative sample pairs, is beneficial to learn informative skeleton representations in unsupervised skeleton-based action recognition. To achieve these positive and negative pairs, existing weak/strong data augmentation methods have to randomly change the appearance of skeletons for indirectly pursuing semantic perturbations. However, such approaches have two limitations: i) solely perturbing appearance cannot well capture the intrinsic semantic information of skeletons, and ii) randomly perturbation may change the original positive/negative pairs to soft positive/negative ones. To address the above dilemma, we start the first attempt to explore an attack-based augmentation scheme that additionally brings in direct semantic perturbation, for constructing hard positive pairs and further assisting in constructing hard negative pairs. In particular, we propose a novel Attack-Augmentation Mixing-Contrastive skeletal representation learning (A$^2$MC) to contrast hard positive features and hard negative features for learning more robust skeleton representations. In A$^2$MC, Attack-Augmentation (Att-Aug) is designed to collaboratively perform targeted and untargeted perturbations of skeletons via attack and augmentation respectively, for generating high-quality hard positive features. Meanwhile, Positive-Negative Mixer (PNM) is presented to mix hard positive features and negative features for generating hard negative features, which are adopted for updating the mixed memory banks. Extensive experiments on three public datasets demonstrate that A$^2$MC is competitive with the state-of-the-art methods. The code will be accessible on A$^2$MC (https://github.com/1xbq1/A2MC).
• Abstract（参考訳）: 効果的な正と負のサンプルペアに依存するコントラスト学習は、教師なし骨格に基づく行動認識における情報的骨格表現の学習に有用である。 これらの正と負のペアを達成するために、既存の弱い/強いデータ拡張法は、間接的に意味的摂動を追求するための骨格の外観をランダムに変更する必要がある。 しかし、そのようなアプローチには2つの制限がある。 一 単独の摂動外観は、骨格の本質的な意味情報を十分に把握することができず、 二 ランダムな摂動により、元の正・負の対を軟正・負の対に変更することができる。 上記のジレンマに対処するため、我々は、強正対の構築と強負対の構築を支援するために、直接的意味摂動をもたらすアタックベースの拡張スキームを探求する最初の試みを開始する。 特に, より強靭な骨格表現を学習するための, 強硬な正の特徴と強硬な負の特徴を対比するために, 新たな攻撃・拡張混合型骨格表現学習法(A$^2$MC)を提案する。 A$2$MCでは、アタック・オーグメンテーション(Att-Aug)は、高品質なハード・ポジティヴな特徴を生成するために、それぞれアタックとアタックによって、標的となる骨格の摂動と未標的の摂動を協調的に行うように設計されている。 一方、PNM(Positive-Negative Mixer)は、混合メモリバンクの更新に使用される、強正の特徴と負の特徴を混合する。 3つの公開データセットに対する大規模な実験により、A$^2$MCは最先端の手法と競合することを示した。 コードは A$^2$MC (https://github.com/1xbq1/A2MC) でアクセスできる。

関連論文リスト

• Topology Reorganized Graph Contrastive Learning with Mitigating Semantic Drift [28.83750578838018]
  グラフコントラスト学習(GCL)は、グラフにおけるノード表現学習に有効なパラダイムである。 対照的な視点の多様性を高めるために,現在のGCLを補うための2つの単純かつ効果的なグローバルトポロジ的拡張を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T13:55:33Z)
• Deep Contrastive Multi-view Clustering under Semantic Feature Guidance [8.055452424643562]
  本稿では,Semantic Feature Guide (DCMCS) の下で,Deep Contrastive Multi-view Clustering というマルチビュークラスタリングフレームワークを提案する。 意味的類似性によって重み付けされたインスタンスレベルのコントラスト損失を最小化することにより、DCMCSは偽陰対間のコントラストの傾きを適応的に弱める。 いくつかの公開データセットの実験結果は、提案したフレームワークが最先端の手法より優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-09T02:33:38Z)
• Enhancing Robust Representation in Adversarial Training: Alignment and Exclusion Criteria [61.048842737581865]
  対人訓練 (AT) は, 頑健な特徴の学習を省略し, 対人的頑健さの低下を招いた。 非対称な負のコントラストと逆の注意によって、頑健な表現を得るためのATの一般的なフレームワークを提案する。 3つのベンチマークデータセットの実証評価により,ATの堅牢性を大幅に向上し,最先端の性能を実現することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T07:29:29Z)
• Identical and Fraternal Twins: Fine-Grained Semantic Contrastive Learning of Sentence Representations [6.265789210037749]
  コントラスト学習フレームワークのIdentical Twins と Fraternal Twins を導入する。 また,提案したツインズ・ロスの有効性を証明するために,概念実証実験と対照的な目的を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T15:02:42Z)
• HaLP: Hallucinating Latent Positives for Skeleton-based Self-Supervised Learning of Actions [69.14257241250046]
  ラベルなしの骨格に基づく行動認識のためのモデル学習のための新しいコントラスト学習手法を提案する。 私たちの重要な貢献は、単純なモジュールであるHalucinate Latent Positivesのコントラスト学習へのHalucinate HaLPです。 実験を通して、標準のコントラスト学習フレームワーク内でこれらの生成した正を使用すれば、一貫した改善がもたらされることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-01T21:09:43Z)
• Towards Enhancing Time Series Contrastive Learning: A Dynamic Bad Pair Mining Approach [21.55786509301811]
  悪い正のペアは、対照的な学習を通して学んだ時系列表現の質を損なう可能性がある。 本稿では,悪い正のペアを確実に識別し,抑制する動的バッドペアマイニング(DBPM)アルゴリズムを提案する。 DBPMは、学習可能なパラメータなしで軽量なプラグインとして設計された単純なアルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T10:02:05Z)
• Cluster-guided Contrastive Graph Clustering Network [53.16233290797777]
  クラスタ誘導コントラストグラフクラスタリングネットワーク(CCGC)を提案する。 我々は、兄弟のサブネットワーク間で重みが共有されない特別なシームズエンコーダを設計することにより、グラフの2つのビューを構築する。 意味的な負のサンプルペアを構築するために、異なる高信頼度クラスタの中心を負のサンプルとみなす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-03T13:42:38Z)
• Contrastive Learning from Spatio-Temporal Mixed Skeleton Sequences for Self-Supervised Skeleton-Based Action Recognition [21.546894064451898]
  通常の拡張に基づくコントラストペアを直接拡張すると、性能の面ではリターンが制限されることが示される。 我々は,現在のコントラスト学習アプローチを補完する時間的スケルトン混合強化(SkeleMix)を備えたコントラスト学習フレームワークであるSkeleMixCLRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T03:18:09Z)
• Towards Compositional Adversarial Robustness: Generalizing Adversarial Training to Composite Semantic Perturbations [70.05004034081377]
  まず,合成逆数例を生成する新しい手法を提案する。 本手法は, コンポーネントワイド射影勾配勾配を利用して最適攻撃組成を求める。 次に,モデルロバスト性を$ell_p$-ballから複合意味摂動へ拡張するための一般化逆トレーニング(GAT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-09T02:41:56Z)
• A Hamiltonian Monte Carlo Method for Probabilistic Adversarial Attack and Learning [122.49765136434353]
  本稿では,HMCAM (Acumulated Momentum) を用いたハミルトニアンモンテカルロ法を提案する。 また, 対数的対数的対数的学習(Contrastive Adversarial Training, CAT)と呼ばれる新たな生成法を提案し, 対数的例の平衡分布にアプローチする。 いくつかの自然画像データセットと実用システムに関する定量的および定性的な解析により、提案アルゴリズムの優位性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T16:07:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。