論文の概要: Self-supervised Learning of Contextualized Local Visual Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00527v3
• Date: Wed, 4 Oct 2023 09:05:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 10:28:24.339610
• Title: Self-supervised Learning of Contextualized Local Visual Embeddings
• Title（参考訳）: コンテキスト化された局所視覚埋め込みの自己教師あり学習
• Authors: Thalles Santos Silva, Helio Pedrini and Ad\'in Ram\'irez Rivera
• Abstract要約: Contextualized Local Visual Embeddings (CLoVE) は、密集した予測タスクに適した表現を学習する自己教師型畳み込み方式である。 CLoVEの事前訓練された表現を複数のデータセットでベンチマークする。 CLOVEは、CNNベースのアーキテクチャに対して、下流の4つの密集した予測タスクで最先端のパフォーマンスに達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Contextualized Local Visual Embeddings (CLoVE), a self-supervised convolutional-based method that learns representations suited for dense prediction tasks. CLoVE deviates from current methods and optimizes a single loss function that operates at the level of contextualized local embeddings learned from output feature maps of convolution neural network (CNN) encoders. To learn contextualized embeddings, CLoVE proposes a normalized mult-head self-attention layer that combines local features from different parts of an image based on similarity. We extensively benchmark CLoVE's pre-trained representations on multiple datasets. CLoVE reaches state-of-the-art performance for CNN-based architectures in 4 dense prediction downstream tasks, including object detection, instance segmentation, keypoint detection, and dense pose estimation.
• Abstract（参考訳）: 密集予測タスクに適した表現を学習する自己教師型畳み込み方式であるContextualized Local Visual Embeddings (CLoVE)を提案する。 CLoVEは現在の方法から逸脱し、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)エンコーダの出力特徴マップから学習したコンテキスト化ローカル埋め込みのレベルで動作する単一損失関数を最適化する。 CLoVEは、コンテクスト化された埋め込みを学習するために、画像の異なる部分からの局所的な特徴を類似性に基づいて組み合わせた正規化されたマルチヘッド自己アテンション層を提案する。 複数のデータセット上でCLoVEの事前訓練された表現を広範囲にベンチマークする。 cloveは、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、キーポイント検出、高密度ポーズ推定を含む4つの密集した下流タスクにおいて、cnnベースのアーキテクチャの最先端のパフォーマンスを達成する。

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