論文の概要: MIMIC: Masked Image Modeling with Image Correspondences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15128v4
• Date: Thu, 16 May 2024 03:03:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 19:43:51.606517
• Title: MIMIC: Masked Image Modeling with Image Correspondences
• Title（参考訳）: MIMIC:画像対応による仮面画像モデリング
• Authors: Kalyani Marathe, Mahtab Bigverdi, Nishat Khan, Tuhin Kundu, Patrick Howe, Sharan Ranjit S, Anand Bhattad, Aniruddha Kembhavi, Linda G. Shapiro, Ranjay Krishna,
• Abstract要約: 効果的な事前トレーニングデータセットを構築するための現在の方法は、アノテーション付き3Dメッシュ、ポイントクラウド、シミュレートされた環境からのカメラパラメータに依存している。 我々は、追加のアノテーションを必要としない事前トレーニングされたデータセットキュレーションアプローチを提案する。 提案手法により,実世界のビデオとシミュレーション環境の両方から,大規模にマルチビューデータセットを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.8154890262928
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Dense pixel-specific representation learning at scale has been bottlenecked due to the unavailability of large-scale multi-view datasets. Current methods for building effective pretraining datasets heavily rely on annotated 3D meshes, point clouds, and camera parameters from simulated environments, preventing them from building datasets from real-world data sources where such metadata is lacking. We propose a pretraining dataset-curation approach that does not require any additional annotations. Our method allows us to generate multi-view datasets from both real-world videos and simulated environments at scale. Specifically, we experiment with two scales: MIMIC-1M with 1.3M and MIMIC-3M with 3.1M multi-view image pairs. We train multiple models with different masked image modeling objectives to showcase the following findings: Representations trained on our automatically generated MIMIC-3M outperform those learned from expensive crowdsourced datasets (ImageNet-1K) and those learned from synthetic environments (MULTIVIEW-HABITAT) on two dense geometric tasks: depth estimation on NYUv2 (1.7%), and surface normals estimation on Taskonomy (2.05%). For dense tasks which also require object understanding, we outperform MULTIVIEW-HABITAT, on semantic segmentation on ADE20K (3.89%), pose estimation on MSCOCO (9.4%), and reduce the gap with models pre-trained on the object-centric expensive ImageNet-1K. We outperform even when the representations are frozen, and when downstream training data is limited to few-shot. Larger dataset (MIMIC-3M) significantly improves performance, which is promising since our curation method can arbitrarily scale to produce even larger datasets. MIMIC code, dataset, and pretrained models are open-sourced at https://github.com/RAIVNLab/MIMIC.
• Abstract（参考訳）: 大規模なマルチビューデータセットが利用できないため、大規模なピクセル固有表現学習はボトルネックとなっている。 効果的な事前トレーニングデータセットを構築する現在の方法は、アノテーション付き3Dメッシュ、ポイントクラウド、シミュレートされた環境からのカメラパラメータに大きく依存している。 我々は、追加のアノテーションを必要としない事前トレーニングされたデータセットキュレーションアプローチを提案する。 提案手法により,実世界のビデオとシミュレーション環境の両方から,大規模にマルチビューデータセットを生成することができる。 具体的には、1.3MのMIMIC-1Mと3.1MのMIMIC-3Mの2つのスケールで実験を行った。 自動生成MIMIC-3Mでトレーニングした表現は、高価なクラウドソースデータセット(ImageNet-1K)と合成環境(MULTIVIEW-HABITAT)から学んだもの、NYUv2の深さ推定(1.7%)、タスクノミーの表面正規度推定(1.5%)より優れている。 オブジェクト理解も必要となる密集したタスクに対しては、ADE20KのセマンティックセグメンテーションにおいてMultiVIEW-HABITATを上回り(3.89%)、MSCOCO(9.4%)を推定し、オブジェクト中心の高価なImageNet-1Kで事前訓練されたモデルとのギャップを小さくする。 表現が凍結され、下流のトレーニングデータが数ショットに制限された場合でもパフォーマンスが向上します。 より大規模なデータセット(MIMIC-3M)は、より大規模なデータセットを生成するために任意にスケールできるので、パフォーマンスが大幅に向上する。 MIMICコード、データセット、トレーニング済みモデルはhttps://github.com/RAIVNLab/MIMICでオープンソース化されている。

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