論文の概要: CSP: Self-Supervised Contrastive Spatial Pre-Training for Geospatial-Visual Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01118v2
• Date: Tue, 9 May 2023 01:29:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 15:20:08.384718
• Title: CSP: Self-Supervised Contrastive Spatial Pre-Training for Geospatial-Visual Representations
• Title（参考訳）: CSP:地理空間・視覚表現のための自己監督型コントラスト空間事前訓練
• Authors: Gengchen Mai, Ni Lao, Yutong He, Jiaming Song, Stefano Ermon
• Abstract要約: ジオタグ付き画像の自己教師型学習フレームワークであるContrastive Spatial Pre-Training(CSP)を提案する。 デュアルエンコーダを用いて画像とその対応する位置情報を別々に符号化し、コントラスト目的を用いて画像から効果的な位置表現を学習する。 CSPは、様々なラベル付きトレーニングデータサンプリング比と10～34%の相対的な改善で、モデル性能を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.50864830038202
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Geo-tagged images are publicly available in large quantities, whereas labels such as object classes are rather scarce and expensive to collect. Meanwhile, contrastive learning has achieved tremendous success in various natural image and language tasks with limited labeled data. However, existing methods fail to fully leverage geospatial information, which can be paramount to distinguishing objects that are visually similar. To directly leverage the abundant geospatial information associated with images in pre-training, fine-tuning, and inference stages, we present Contrastive Spatial Pre-Training (CSP), a self-supervised learning framework for geo-tagged images. We use a dual-encoder to separately encode the images and their corresponding geo-locations, and use contrastive objectives to learn effective location representations from images, which can be transferred to downstream supervised tasks such as image classification. Experiments show that CSP can improve model performance on both iNat2018 and fMoW datasets. Especially, on iNat2018, CSP significantly boosts the model performance with 10-34% relative improvement with various labeled training data sampling ratios.
• Abstract（参考訳）: ジオタグ付きイメージは大量に公開されているが、オブジェクトクラスのようなラベルは収集するコストがかなり少ない。 一方、対照的な学習は、ラベル付きデータによる様々な自然画像や言語タスクにおいて大きな成功を収めている。 しかし、既存の手法では地理空間情報を完全に活用できないため、視覚的に類似した物体を識別することが最重要となる。 事前学習,微調整,推論の段階において,画像に関連する豊富な地理空間情報を直接活用するために,地理タグ付き画像のための自己教師付き学習フレームワークであるコントラスト型空間事前学習(csp)を提案する。 デュアルエンコーダを用いて画像とその対応する位置情報を別々に符号化し、コントラスト的目的を用いて画像から効果的な位置表現を学習し、画像分類などの下流監督タスクに転送する。 実験によると、CSPはiNat2018とfMoWデータセットの両方でモデルパフォーマンスを改善することができる。 特にinat2018では、様々なラベル付きトレーニングデータサンプリング比で、cspは10-34%の相対的改善でモデルパフォーマンスを著しく向上させた。

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