論文の概要: Deep Structure and Attention Aware Subspace Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15577v1
• Date: Mon, 25 Dec 2023 01:19:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 17:27:44.751994
• Title: Deep Structure and Attention Aware Subspace Clustering
• Title（参考訳）: サブスペースクラスタリングの深部構造と注意
• Authors: Wenhao Wu, Weiwei Wang, Shengjiang Kong
• Abstract要約: 本稿では,新しいサブスペースクラスタリング(DSASC)を提案する。 視覚変換器を用いて特徴を抽出し,抽出した特徴を2つの部分,構造特徴,内容特徴に分割する。 我々の手法は最先端の手法を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.967881186297582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clustering is a fundamental unsupervised representation learning task with wide application in computer vision and pattern recognition. Deep clustering utilizes deep neural networks to learn latent representation, which is suitable for clustering. However, previous deep clustering methods, especially image clustering, focus on the features of the data itself and ignore the relationship between the data, which is crucial for clustering. In this paper, we propose a novel Deep Structure and Attention aware Subspace Clustering (DSASC), which simultaneously considers data content and structure information. We use a vision transformer to extract features, and the extracted features are divided into two parts, structure features, and content features. The two features are used to learn a more efficient subspace structure for spectral clustering. Extensive experimental results demonstrate that our method significantly outperforms state-of-the-art methods. Our code will be available at https://github.com/cs-whh/DSASC
• Abstract（参考訳）: クラスタリングは、コンピュータビジョンやパターン認識に広く応用される、教師なし表現学習タスクである。 ディープクラスタリングは、ディープニューラルネットワークを使用して、クラスタリングに適した潜在表現を学習する。 しかし、従来のディープクラスタリング手法、特にイメージクラスタリングでは、データ自体の特徴に重点を置いており、クラスタリングに不可欠なデータ間の関係を無視している。 本稿では,データの内容と構造情報を同時に考慮した,新しい深層構造と注意意識サブスペースクラスタリング(dsasc)を提案する。 視覚変換器を用いて特徴を抽出し,抽出した特徴を2つの部分,構造特徴,内容特徴に分割する。 この2つの機能は、スペクトルクラスタリングのより効率的な部分空間構造を学ぶために使われる。 その結果,本手法は最先端の手法よりも優れていた。 私たちのコードはhttps://github.com/cs-whh/DSASCで公開されます。

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