論文の概要: Learn to Cluster Faces with Better Subgraphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10831v1
• Date: Fri, 21 Apr 2023 09:18:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 15:21:29.498950
• Title: Learn to Cluster Faces with Better Subgraphs
• Title（参考訳）: より良いサブグラフで顔のクラスタ化を学ぶ
• Authors: Yuan Cao, Di Jiang, Guanqun Hou, Fan Deng, Xinjia Chen, Qiang Yang
• Abstract要約: 顔クラスタリングは、巨大な未ラベルの顔データに擬似ラベルを提供することができる。 既存のクラスタリング手法は、均一な閾値や学習されたカットオフ位置に基づいて、サブグラフ内の特徴を集約する。 本研究は、ノイズを著しく低減できる効率的な近傍対応サブグラフ調整法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.511058277653122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face clustering can provide pseudo-labels to the massive unlabeled face data and improve the performance of different face recognition models. The existing clustering methods generally aggregate the features within subgraphs that are often implemented based on a uniform threshold or a learned cutoff position. This may reduce the recall of subgraphs and hence degrade the clustering performance. This work proposed an efficient neighborhood-aware subgraph adjustment method that can significantly reduce the noise and improve the recall of the subgraphs, and hence can drive the distant nodes to converge towards the same centers. More specifically, the proposed method consists of two components, i.e. face embeddings enhancement using the embeddings from neighbors, and enclosed subgraph construction of node pairs for structural information extraction. The embeddings are combined to predict the linkage probabilities for all node pairs to replace the cosine similarities to produce new subgraphs that can be further used for aggregation of GCNs or other clustering methods. The proposed method is validated through extensive experiments against a range of clustering solutions using three benchmark datasets and numerical results confirm that it outperforms the SOTA solutions in terms of generalization capability.
• Abstract（参考訳）: 顔クラスタリングは、大量のラベルのない顔データに擬似ラベルを提供し、異なる顔認識モデルのパフォーマンスを向上させることができる。 既存のクラスタリング手法は一般に、均一な閾値や学習されたカットオフ位置に基づいてしばしば実装されるサブグラフ内で特徴を集約する。 これによりサブグラフのリコールが減少し、クラスタリング性能が低下する可能性がある。 本研究は、ノイズを著しく低減し、サブグラフのリコールを改善するため、遠方のノードを同じ中心に向かって収束させることができる効率的な近傍認識サブグラフ調整手法を提案する。 より具体的には、提案手法は、近傍からの埋め込みを用いた顔埋め込み強化と、構造情報抽出のためのノードペアの閉部分グラフ構成の2つの構成要素から構成される。 組込みを組み合わせることで、全てのノードペアの結合確率を予測し、コサインの類似性を置き換え、gcnsや他のクラスタリングメソッドの集約に使用できる新しいサブグラフを生成する。 提案手法は,3つのベンチマークデータセットを用いたクラスタリングソリューションに対する広範囲な実験により検証され,一般化能力の面ではsomaソリューションを上回っていることを確認した。

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