論文の概要: DenseDINO: Boosting Dense Self-Supervised Learning with Token-Based Point-Level Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04654v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 15:04:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 18:22:07.119889
• Title: DenseDINO: Boosting Dense Self-Supervised Learning with Token-Based Point-Level Consistency
• Title（参考訳）: DenseDino: トークンベースのポイントレベル一貫性による高密度自己指導学習の促進
• Authors: Yike Yuan, Xinghe Fu, Yunlong Yu, Xi Li
• Abstract要約: 本稿では,DenseDINOと呼ばれる自己教師型学習のためのトランスフォーマーフレームワークを提案する。 具体的には、DenseDINOは参照トークンと呼ばれるいくつかの追加の入力トークンを導入し、ポイントレベルの特徴と以前の位置とを一致させる。 提案手法は,バニラDINOと比較して,ImageNetの分類で評価すると,競争性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.881617910150688
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a simple yet effective transformer framework for self-supervised learning called DenseDINO to learn dense visual representations. To exploit the spatial information that the dense prediction tasks require but neglected by the existing self-supervised transformers, we introduce point-level supervision across views in a novel token-based way. Specifically, DenseDINO introduces some extra input tokens called reference tokens to match the point-level features with the position prior. With the reference token, the model could maintain spatial consistency and deal with multi-object complex scene images, thus generalizing better on dense prediction tasks. Compared with the vanilla DINO, our approach obtains competitive performance when evaluated on classification in ImageNet and achieves a large margin (+7.2% mIoU) improvement in semantic segmentation on PascalVOC under the linear probing protocol for segmentation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,DenseDINOと呼ばれる自己教師型学習のための簡易かつ効果的なトランスフォーマフレームワークを提案する。 従来の自己監督型トランスフォーマーでは,高密度な予測タスクは必要だが無視される空間情報を活用するために,新しいトークンベース方式で視点を横断するポイントレベルの監視を導入する。 具体的には、DenseDINOは参照トークンと呼ばれるいくつかの追加の入力トークンを導入し、ポイントレベルの特徴と以前の位置とを一致させる。 参照トークンを用いて、モデルは空間的整合性を維持し、多目的複雑なシーン画像を扱うことができ、より密集した予測タスクをより一般化することができる。 バニラ・ディノと比較すると,imagenetの分類で評価した場合の競争性能が向上し,セグメンテーションのための線形プローブプロトコルの下でpascalvocの意味セグメンテーションにおいて,大きなマージン(+7.2%miou)が向上した。

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