論文の概要: CuVLER: Enhanced Unsupervised Object Discoveries through Exhaustive Self-Supervised Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07700v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 14:46:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 21:14:36.706625
• Title: CuVLER: Enhanced Unsupervised Object Discoveries through Exhaustive Self-Supervised Transformers
• Title（参考訳）: CuVLER: 自励式変圧器による教師なし物体の発見
• Authors: Shahaf Arica, Or Rubin, Sapir Gershov, Shlomi Laufer
• Abstract要約: 本稿では、教師なしオブジェクト発見のための革新的な方法であるVoteCutを紹介する。 また、VoteCutによって生成された擬似ラベルを用いて訓練されたゼロショットモデルCuVLERを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.024113475677323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce VoteCut, an innovative method for unsupervised object discovery that leverages feature representations from multiple self-supervised models. VoteCut employs normalized-cut based graph partitioning, clustering and a pixel voting approach. Additionally, We present CuVLER (Cut-Vote-and-LEaRn), a zero-shot model, trained using pseudo-labels, generated by VoteCut, and a novel soft target loss to refine segmentation accuracy. Through rigorous evaluations across multiple datasets and several unsupervised setups, our methods demonstrate significant improvements in comparison to previous state-of-the-art models. Our ablation studies further highlight the contributions of each component, revealing the robustness and efficacy of our approach. Collectively, VoteCut and CuVLER pave the way for future advancements in image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の自己教師対象モデルの特徴表現を活用する,非教師対象発見のための革新的な方法であるVoteCutを紹介する。 VoteCutは正規化されたカットベースのグラフパーティショニング、クラスタリング、ピクセル投票アプローチを採用している。 さらに,VoteCut が生成した擬似ラベルを用いたゼロショットモデル CuVLER (Cut-Vote-and-LeaRn) と,セグメンテーション精度を向上させるための新たなソフトターゲット損失を提案する。 複数のデータセットにまたがる厳密な評価といくつかの教師なしのセットアップにより,本手法は従来の最先端モデルと比較して大幅に改善された。 我々のアブレーション研究は、各コンポーネントの貢献をさらに強調し、我々のアプローチの堅牢性と有効性を明らかにする。 集合的に、VoteCutとCuVLERは、画像セグメンテーションの今後の進歩の道を開く。

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