論文の概要: SegLoc: Visual Self-supervised Learning Scheme for Dense Prediction
Tasks of Security Inspection X-ray Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08421v3
- Date: Sat, 21 Oct 2023 10:55:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 06:28:39.020098
- Title: SegLoc: 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線画像のディエンス予測タスクのための視覚的自己教師型学習スキーム
- Authors: Shervin Halat, Mohammad Rahmati, Ehsan Nazerfard
- Abstract要約: コンピュータビジョンにおける自己教師型学習は、比較的軌道に留まることができない。
本稿では,セキュリティ検査用X線画像の高密度予測タスクを評価する。
我々のモデルは、対照的な学習の最も難しい欠点の1つ、すなわち、クエリの埋め込みの偽陰性な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 (SSL) scheme. Despite
impressive achievements within natural language processing (NLP), SSL in
computer vision has not been able to stay on track comparatively. Recently,
integration of contrastive learning on top of existing visual SSL models has
established considerable progress, thereby being able to outperform supervised
counterparts. Nevertheless, the improvements were mostly limited to
classification tasks; moreover, few studies have evaluated visual SSL models in
real-world scenarios, while the majority considered datasets containing
class-wise portrait images, notably ImageNet. Thus, here, we have considered
dense prediction tasks on security inspection x-ray images to evaluate our
proposed model Segmentation Localization (SegLoc). Based upon the model
Instance Localization (InsLoc), our model has managed to address one of the
most challenging downsides of contrastive learning, i.e., false negative pairs
of query embeddings. To do so, our pre-training dataset is synthesized by
cutting, transforming, then pasting labeled segments, as foregrounds, from an
already existing labeled dataset (PIDray) onto instances, as backgrounds, of an
unlabeled dataset (SIXray;) further, we fully harness the labels through
integration of the notion, one queue per class, into MoCo-v2 memory bank,
avoiding false negative pairs. Regarding the task in question, our approach has
outperformed random initialization method by 3% to 6%, while having
underperformed supervised initialization, in AR and AP metrics at different IoU
values for 20 to 30 pre-training epochs.
- Abstract（参考訳）: 近年、人工知能の顕著な進歩は、ssl(self-supervised learning)方式の統合に起因している。
自然言語処理(NLP)における顕著な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,既存のビジュアルSSLモデル上でのコントラスト学習の統合は大きな進歩を遂げており,教師付きSSLモデルよりも優れています。
それにもかかわらず、改善は主に分類タスクに限定された。さらに、実際のシナリオでビジュアルsslモデルを評価する研究はほとんどないが、大多数はクラス毎のポートレートイメージを含むデータセット、特にimagenetを検討した。
そこで本研究では,セキュリティ検査用X線画像の密集予測タスクについて検討し,提案したモデルのセグメンテーション・ローカライゼーション(SegLoc)を評価する。
インスタンスローカライゼーション(InsLoc)モデルに基づいて、我々のモデルはコントラスト学習の最も難しい欠点の1つ、すなわち、クエリ埋め込みの誤った負ペアに対処しました。
そのために,既存のラベル付きデータセット (pidray) からラベル付きデータセット (6ray;) のインスタンス,すなわちバックグラウンドとしてラベル付きデータセット (pidray) にラベル付きセグメントをカット・変換・ペーストし,前景としてラベル付きセグメントを合成する。
この課題に関して,本手法は,20～30回の事前学習エポックで異なるIoU値のARおよびAP測定値において,教師付き初期化の過小評価を行いながら,ランダム初期化法を3%～6%上回った。
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