論文の概要: SegLoc: Novel Visual Self-supervised Learning Scheme for Dense Prediction Tasks of Security Inspection X-ray Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08421v2
• Date: Mon, 16 Oct 2023 13:33:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 10:17:49.614128
• Title: SegLoc: Novel Visual Self-supervised Learning Scheme for Dense Prediction Tasks of Security Inspection X-ray Images
• Title（参考訳）: SegLoc: セキュリティ検査X線画像の高密度予測タスクのための視覚的自己教師型学習方式
• Authors: Shervin Halat, Mohammad Rahmati, Ehsan Nazerfard
• Abstract要約: コンピュータビジョンにおけるSSLは、比較的軌道に留まることができない。 本研究では,セキュリティX線画像におけるセマンティックセグメンテーションの密集予測タスクについて検討した。 我々のモデルであるSegLocは、対照的な学習の最も難しい欠点の1つ、すなわち、偽陰性な埋め込みのペアに対処することに成功しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.251030047034566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lately, remarkable advancements of artificial intelligence have been attributed to the integration of self-supervised learning scheme. Despite impressive achievements within NLP, yet SSL in computer vision has not been able to stay on track comparatively. Recently, integration of contrastive learning on top of existing SSL models has established considerable progress in computer vision through which visual SSL models have outperformed their supervised counterparts. Nevertheless, most of these improvements were limited to classification tasks, and also, few works have been dedicated to evaluation of SSL models in real-world scenarios of computer vision, while the majority of works are centered around datasets containing class-wise portrait images, most notably, ImageNet. Consequently, in this work, we have considered dense prediction task of semantic segmentation in security inspection x-ray images to evaluate our proposed model Segmentation Localization. Based upon the model Instance Localization, our model SegLoc has managed to address one of the most challenging downsides of contrastive learning, i.e., false negative pairs of query embeddings. In order to do so, in contrast to baseline model InsLoc, our pretraining dataset is synthesized by cropping, transforming, then pasting already labeled segments from an available labeled dataset, foregrounds, onto instances of an unlabeled dataset, backgrounds. In our case, PIDray and SIXray datasets are considered as labeled and unlabeled datasets, respectively. Moreover, we fully harness labels by avoiding false negative pairs through implementing the idea, one queue per class, in MoCo-v2 whereby negative pairs corresponding to each query are extracted from its corresponding queue within the memory bank. Our approach has outperformed random initialization by 3% to 6%, while having underperformed supervised initialization.
• Abstract（参考訳）: 近年、人工知能の顕著な進歩は、自己監督学習体系の統合によるものである。 NLPの素晴らしい成果にもかかわらず、コンピュータビジョンにおけるSSLは、比較的軌道に留まることができなかった。 近年,既存のSSLモデル上でのコントラスト学習の統合は,視覚的SSLモデルよりも優れた性能を持つコンピュータビジョンにおいて,かなりの進歩を遂げている。 しかしながら、これらの改善のほとんどは分類タスクに限られており、コンピュータビジョンの現実的なシナリオにおけるSSLモデルの評価に特化している作品はほとんどない。 そこで本研究では,セキュリティ検査x線画像における意味セグメンテーションの密集した予測タスクを検討し,提案するモデルセグメンテーションの局在性を評価する。 モデルインスタンスのローカライゼーションに基づいて、我々のモデルseglocは、対照的な学習、すなわちクエリ埋め込みの偽陰性ペアの最も難しい欠点の1つに対処しました。 そのため、ベースラインモデルであるinslocとは対照的に、プリトレーニングデータセットは、利用可能なラベル付きデータセット、フォアグラウンドからラベル付きデータセット、バックグラウンドのインスタンスにラベル付きセグメントを分割、変換、ペーストすることで合成されます。 PIDrayデータセットとSIXrayデータセットはそれぞれラベル付きデータセットとラベルなしデータセットとみなす。 さらに、メモリバンク内の各クエリに対応する負のペアを抽出するMoCo-v2において、クラス毎に1つのキューというアイデアを実装することで、偽の負のペアを避けることでラベルを完全に活用する。 提案手法はランダム初期化を3%から6%に上回り,教師付き初期化は下方修正した。

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