論文の概要: Multi-Label Self-Supervised Learning with Scene Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03286v2
• Date: Tue, 8 Aug 2023 01:34:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 15:55:23.538556
• Title: Multi-Label Self-Supervised Learning with Scene Images
• Title（参考訳）: シーン画像を用いたマルチラベル自己監督学習
• Authors: Ke Zhu and Minghao Fu and Jianxin Wu
• Abstract要約: 本稿では,シーン/マルチラベル画像SSLを多ラベル分類問題として扱うことで,画質の表現を学習可能であることを示す。 提案手法はMulti-Label Self-supervised Learning (MLS) と呼ばれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.26577845735846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) methods targeting scene images have seen a rapid growth recently, and they mostly rely on either a dedicated dense matching mechanism or a costly unsupervised object discovery module. This paper shows that instead of hinging on these strenuous operations, quality image representations can be learned by treating scene/multi-label image SSL simply as a multi-label classification problem, which greatly simplifies the learning framework. Specifically, multiple binary pseudo-labels are assigned for each input image by comparing its embeddings with those in two dictionaries, and the network is optimized using the binary cross entropy loss. The proposed method is named Multi-Label Self-supervised learning (MLS). Visualizations qualitatively show that clearly the pseudo-labels by MLS can automatically find semantically similar pseudo-positive pairs across different images to facilitate contrastive learning. MLS learns high quality representations on MS-COCO and achieves state-of-the-art results on classification, detection and segmentation benchmarks. At the same time, MLS is much simpler than existing methods, making it easier to deploy and for further exploration.
• Abstract（参考訳）: シーンイメージをターゲットとした自己教師あり学習(SSL)手法は最近急速に成長しており、主に専用の密マッチング機構か、高価な教師なしオブジェクト発見モジュールに依存している。 本稿では,これらの厳密な操作に代えて,シーン/複数ラベル画像SSLを多ラベル分類問題として扱い,学習フレームワークを大幅に単純化することで,高品質な画像表現を学習可能であることを示す。 具体的には、組込みと2つの辞書の組込みを比較して各入力画像に複数の二項擬似ラベルを割り当て、二項クロスエントロピー損失を用いてネットワークを最適化する。 提案手法はマルチラベル自己教師学習(MLS)と呼ばれる。 MLSによる擬似ラベルは、異なる画像にまたがって意味的に類似した擬似陽性のペアを自動的に見つけ、コントラスト学習を容易にする。 MLSはMS-COCOの高品質な表現を学習し、分類、検出、セグメンテーションのベンチマークで最先端の結果を得る。 同時に、MLSは既存のメソッドよりもはるかにシンプルで、デプロイやさらなる探索が容易である。

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