論文の概要: Attention-Guided Masked Autoencoders For Learning Image Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15172v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 08:11:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 15:22:31.948020
• Title: Attention-Guided Masked Autoencoders For Learning Image Representations
• Title（参考訳）: 画像表現学習のための注意誘導マスク自動エンコーダ
• Authors: Leon Sick, Dominik Engel, Pedro Hermosilla, Timo Ropinski
• Abstract要約: Masked Autoencoders (MAE) はコンピュータビジョンタスクの教師なし事前訓練のための強力な方法として確立されている。 本稿では,注意誘導損失関数を用いて再建過程を通知する。 評価の結果,事前学習したモデルでは,バニラMAEよりも遅延表現が優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.257915216763692
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Masked autoencoders (MAEs) have established themselves as a powerful method for unsupervised pre-training for computer vision tasks. While vanilla MAEs put equal emphasis on reconstructing the individual parts of the image, we propose to inform the reconstruction process through an attention-guided loss function. By leveraging advances in unsupervised object discovery, we obtain an attention map of the scene which we employ in the loss function to put increased emphasis on reconstructing relevant objects, thus effectively incentivizing the model to learn more object-focused representations without compromising the established masking strategy. Our evaluations show that our pre-trained models learn better latent representations than the vanilla MAE, demonstrated by improved linear probing and k-NN classification results on several benchmarks while at the same time making ViTs more robust against varying backgrounds.
• Abstract（参考訳）: Masked Autoencoders (MAE) はコンピュータビジョンタスクの教師なし事前訓練のための強力な方法として確立されている。 バニラMAEは画像の個々の部分の再構築に等しく重点を置いている一方で、注意誘導損失関数を用いて復元過程を通知することを提案する。 教師なしオブジェクト発見の進歩を活かして,損失関数に用いたシーンの注意マップを取得し,関連するオブジェクトの再構築に重きを置くことにより,確立されたマスキング戦略を損なうことなく,よりオブジェクト指向表現を学ぶためのモデルに効果的にインセンティブを与える。 評価の結果, 事前学習したモデルでは, 線形探索とk-NN分類の改善により, ベニラMAEよりも潜時表現の精度が向上し, 同時に, 様々な背景に対してより堅牢であることがわかった。

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