Fugu-MT 論文翻訳(概要): Image Clustering with External Guidance

論文の概要: Image Clustering with External Guidance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11989v3
Date: Tue, 16 Jul 2024 14:11:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-18 00:00:40.091322
Title: Image Clustering with External Guidance
Title（参考訳）: 外部誘導による画像クラスタリング
Authors: Yunfan Li, Peng Hu, Dezhong Peng, Jiancheng Lv, Jianping Fan, Xi Peng,
Abstract要約: クラスタリングのコアは、監視信号を構築するために、事前の知識を取り入れている。本稿では,クラスタリングを誘導する新たな監視信号として外部知識を活用することを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.664812922814754
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The core of clustering is incorporating prior knowledge to construct supervision signals. From classic k-means based on data compactness to recent contrastive clustering guided by self-supervision, the evolution of clustering methods intrinsically corresponds to the progression of supervision signals. At present, substantial efforts have been devoted to mining internal supervision signals from data. Nevertheless, the abundant external knowledge such as semantic descriptions, which naturally conduces to clustering, is regrettably overlooked. In this work, we propose leveraging external knowledge as a new supervision signal to guide clustering, even though it seems irrelevant to the given data. To implement and validate our idea, we design an externally guided clustering method (Text-Aided Clustering, TAC), which leverages the textual semantics of WordNet to facilitate image clustering. Specifically, TAC first selects and retrieves WordNet nouns that best distinguish images to enhance the feature discriminability. Then, to improve image clustering performance, TAC collaborates text and image modalities by mutually distilling cross-modal neighborhood information. Experiments demonstrate that TAC achieves state-of-the-art performance on five widely used and three more challenging image clustering benchmarks, including the full ImageNet-1K dataset.
Abstract（参考訳）: クラスタリングのコアは、監視信号を構築するために、事前の知識を取り入れている。データコンパクト性に基づく古典的なk-平均から、自己スーパービジョンによって導かれる最近のコントラストクラスタリングまで、クラスタリング法の進化は本質的に監督信号の進行に対応している。現在、データから内部監視信号のマイニングに多大な努力が注がれている。それでも、クラスタリングに自然に寄与する意味記述のような豊富な外部知識は、残念なことに見過ごされている。本研究では,クラスタリングを誘導する新たな監視信号として外部知識を活用することを提案する。提案手法の実装と検証のために,WordNetのテキストセマンティクスを活用して画像クラスタリングを容易にする外部ガイド型クラスタリング手法(Text-Aided Clustering, TAC)を設計した。特に、TACは最初にWordNetの名詞を選択して検索し、特徴識別性を高めるために画像を最もよく区別する。そして、画像クラスタリング性能を向上させるために、TACは、相互にモダル近傍情報を蒸留することにより、テキストと画像のモダリティを協調する。実験によると、TACは、広く使用されている5つの画像クラスタリングベンチマークと、完全なImageNet-1Kデータセットを含む、より難しい3つのイメージクラスタリングベンチマークで、最先端のパフォーマンスを達成する。

関連論文リスト

Dual Advancement of Representation Learning and Clustering for Sparse and Noisy Images [14.836487514037994]
SNI(Sparse and Noisy Image)は、効果的な表現学習とクラスタリングに重要な課題を提起する。本稿では、マスク画像モデリングから得られた表現を強化するために、DARLC(Dual Advancement of Representation Learning and Clustering)を提案する。我々のフレームワークは、局所的な認識性、特異性、関係意味論の理解を高めることによって、表現の学習を改善する包括的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-03T10:52:27Z)
Rethinking cluster-conditioned diffusion models [1.597617022056624]
画像クラスタリングに関する個々のコンポーネントが3つのデータセット間の画像合成にどのように影響するかを明らかにする。画像合成(視覚群)に関して最適なクラスタの粒度を考えると,クラスタコンディショニングは最先端のFIDを実現することができる。本稿では,特徴に基づくクラスタリングのみを用いて,視覚群の探索空間を小さくする上層クラスタ境界を導出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-01T14:47:46Z)
Deep Contrastive Graph Learning with Clustering-Oriented Guidance [61.103996105756394]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフベースのクラスタリングを改善する上で大きな可能性を秘めている。モデルはGCNを適用するために初期グラフを事前に推定する。一般的なデータクラスタリングには,Deep Contrastive Graph Learning (DCGL)モデルが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-25T07:03:37Z)
CoC-GAN: Employing Context Cluster for Unveiling a New Pathway in Image Generation [12.211795836214112]
本稿では,画像から一組の点雲へ変換する観点から,ユニークな画像生成プロセスを提案する。我々の手法は、コンテキストクラスタリング(CoC)と呼ばれる単純なクラスタリング手法を利用して、順序のない点集合から画像を生成する。我々は,このモデルをコンテキストクラスタリング生成適応ネットワーク(CoC-GAN)として導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-23T01:19:58Z)
Reinforcement Graph Clustering with Unknown Cluster Number [91.4861135742095]
本稿では,Reinforcement Graph Clusteringと呼ばれる新しいディープグラフクラスタリング手法を提案する。提案手法では,クラスタ数決定と教師なし表現学習を統一的なフレームワークに統合する。フィードバック動作を行うために、クラスタリング指向の報酬関数を提案し、同一クラスタの凝集を高め、異なるクラスタを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-13T18:12:28Z)
Self-supervised Contrastive Attributed Graph Clustering [110.52694943592974]
我々は,自己教師型コントラストグラフクラスタリング(SCAGC)という,新たな属性グラフクラスタリングネットワークを提案する。 SCAGCでは,不正確なクラスタリングラベルを活用することで,ノード表現学習のための自己教師付きコントラスト損失を設計する。 OOSノードでは、SCAGCはクラスタリングラベルを直接計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-15T03:25:28Z)
Clustering by Maximizing Mutual Information Across Views [62.21716612888669]
本稿では,共同表現学習とクラスタリングを組み合わせた画像クラスタリングのための新しいフレームワークを提案する。提案手法は,様々な画像データセットにおける最先端の単一ステージクラスタリング手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-24T15:36:49Z)
You Never Cluster Alone [150.94921340034688]
我々は、主流のコントラスト学習パラダイムをクラスタレベルのスキームに拡張し、同じクラスタに属するすべてのデータが統一された表現に寄与する。分類変数の集合をクラスタ化代入信頼度として定義し、インスタンスレベルの学習トラックとクラスタレベルの学習トラックを関連付ける。代入変数を再パラメータ化することで、TCCはエンドツーエンドでトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-03T14:59:59Z)
Graph Contrastive Clustering [131.67881457114316]
本稿では,クラスタリングタスクに適用可能な新しいグラフコントラスト学習フレームワークを提案し,gcc(graph constrastive clustering)法を考案した。特に、グラフラプラシアンに基づくコントラスト損失は、より識別的かつクラスタリングフレンドリーな特徴を学ぶために提案されている。一方で、よりコンパクトなクラスタリング割り当てを学ぶために、グラフベースのコントラスト学習戦略が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-03T15:32:49Z)
Consensus Clustering With Unsupervised Representation Learning [4.164845768197489]
我々はBootstrap Your Own Latent(BYOL)のクラスタリング能力について検討し、BYOLを使って学習した機能がクラスタリングに最適でないことを観察する。本稿では,新たなコンセンサスクラスタリングに基づく損失関数を提案するとともに,クラスタリング能力を改善し,類似のクラスタリングに基づく手法より優れたBYOLをエンド・ツー・エンドで学習する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-03T01:16:46Z)
Clustering based Contrastive Learning for Improving Face Representations [34.75646290505793]
本稿では,クラスタリングに基づく新しい表現学習手法であるContrastive Learning (CCL)を提案する。 CCLは、ビデオ制約とともにクラスタリングから得られたラベルを使用して、非ネイティブな顔の特徴を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-05T13:11:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。