論文の概要: DeepVAT: A Self-Supervised Technique for Cluster Assessment in Image Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00011v2
• Date: Mon, 31 Jul 2023 15:36:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 20:52:33.039979
• Title: DeepVAT: A Self-Supervised Technique for Cluster Assessment in Image Datasets
• Title（参考訳）: DeepVAT: イメージデータセットのクラスタアセスメントを自己監視するテクニック
• Authors: Alokendu Mazumder, Tirthajit Baruah, Akash Kumar Singh, Pagadla Krishna Murthy, Vishwajeet Pattanaik, Punit Rathore
• Abstract要約: 従来のクラスタリングアルゴリズムでは、ラベルのない、複雑な、高次元のデータセット(画像など)のクラスタ数やクラスタ構造を見積もることは難しい。 複雑な画像データセットにおけるクラスタ構造の評価を可能にするディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.911666854588103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating the number of clusters and cluster structures in unlabeled, complex, and high-dimensional datasets (like images) is challenging for traditional clustering algorithms. In recent years, a matrix reordering-based algorithm called Visual Assessment of Tendency (VAT), and its variants have attracted many researchers from various domains to estimate the number of clusters and inherent cluster structure present in the data. However, these algorithms face significant challenges when dealing with image data as they fail to effectively capture the crucial features inherent in images. To overcome these limitations, we propose a deep-learning-based framework that enables the assessment of cluster structure in complex image datasets. Our approach utilizes a self-supervised deep neural network to generate representative embeddings for the data. These embeddings are then reduced to 2-dimension using t-distributed Stochastic Neighbour Embedding (t-SNE) and inputted into VAT based algorithms to estimate the underlying cluster structure. Importantly, our framework does not rely on any prior knowledge of the number of clusters. Our proposed approach demonstrates superior performance compared to state-of-the-art VAT family algorithms and two other deep clustering algorithms on four benchmark image datasets, namely MNIST, FMNIST, CIFAR-10, and INTEL.
• Abstract（参考訳）: 従来のクラスタリングアルゴリズムでは、ラベルなし、複雑、高次元のデータセット(イメージなど)におけるクラスタ数とクラスタ構造の推定が難しい。 近年、VAT (Visual Assessment of Tendency) と呼ばれる行列再構成に基づくアルゴリズムが様々な分野の研究者を惹きつけ、データに存在するクラスタの数と固有のクラスタ構造を推定している。 しかし、これらのアルゴリズムは、画像に固有の重要な特徴を効果的に捉えることができないため、画像データを扱う際に重大な課題に直面している。 これらの制約を克服するために,複雑な画像データセットにおけるクラスタ構造の評価を可能にするディープラーニングフレームワークを提案する。 本手法は,自己教師付きディープニューラルネットワークを用いて,データに代表的埋め込みを生成する。 これらの埋め込みは、t-distributed Stochastic Neighbour Embedding (t-SNE)を用いて2次元に縮小され、VATベースのアルゴリズムに入力され、基盤となるクラスタ構造を推定する。 重要なことは、我々のフレームワークはクラスタの数に関する事前の知識に依存していません。 提案手法は,MNIST,FMNIST,CIFAR-10,INTELの4つのベンチマーク画像データセットに対して,最先端のVATファミリーアルゴリズムと2つのディープクラスタリングアルゴリズムと比較して,優れた性能を示す。

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