論文の概要: A review on discriminative self-supervised learning methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04969v1
• Date: Wed, 8 May 2024 11:15:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 14:44:45.412480
• Title: A review on discriminative self-supervised learning methods
• Title（参考訳）: 差別的自己指導型学習法の検討
• Authors: Nikolaos Giakoumoglou, Tania Stathaki,
• Abstract要約: ラベルのないデータからロバストな特徴を抽出する手法として自己教師付き学習が登場した。 本稿では,コンピュータビジョン分野における自己教師型学習の差別的アプローチについて概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.24302896438145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the field of computer vision, self-supervised learning has emerged as a method to extract robust features from unlabeled data, where models derive labels autonomously from the data itself, without the need for manual annotation. This paper provides a comprehensive review of discriminative approaches of self-supervised learning within the domain of computer vision, examining their evolution and current status. Through an exploration of various methods including contrastive, self-distillation, knowledge distillation, feature decorrelation, and clustering techniques, we investigate how these approaches leverage the abundance of unlabeled data. Finally, we have comparison of self-supervised learning methods on the standard ImageNet classification benchmark.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの分野では、ラベルのないデータから堅牢な特徴を抽出する手法として自己教師型学習が登場し、モデルが手動のアノテーションを必要とせず、ラベルをデータ自体から自律的に抽出する。 本稿では,コンピュータビジョンの領域における自己指導型学習の差別的アプローチを概観し,その進化と現状について考察する。 本研究では, コントラスト, 自己蒸留, 知識蒸留, 特徴デコレーション, クラスタリング技術など, 各種手法の探索を通じて, ラベルなしデータの豊富さをいかに活用するかを考察する。 最後に,標準画像ネット分類ベンチマークにおける自己教師付き学習手法の比較を行った。

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