論文の概要: A Review on Discriminative Self-supervised Learning Methods in Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04969v2
• Date: Fri, 16 May 2025 13:08:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:10.962226
• Title: A Review on Discriminative Self-supervised Learning Methods in Computer Vision
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンにおける差別的自己指導型学習手法の検討
• Authors: Nikolaos Giakoumoglou, Tania Stathaki, Athanasios Gkelias,
• Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)はコンピュータビジョンにおける変革的アプローチとして急速に発展してきた。 本稿では,人間のラベルを必要としないプレテキストタスクを解くことによって,表現の学習に焦点を当てた識別的SSL手法の包括的分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5547914920738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) has rapidly emerged as a transformative approach in computer vision, enabling the extraction of rich feature representations from vast amounts of unlabeled data and reducing reliance on costly manual annotations. This review presents a comprehensive analysis of discriminative SSL methods, which focus on learning representations by solving pretext tasks that do not require human labels. The paper systematically categorizes discriminative SSL approaches into five main groups: contrastive methods, clustering methods, self-distillation methods, knowledge distillation methods, and feature decorrelation methods. For each category, the review details the underlying principles, architectural components, loss functions, and representative algorithms, highlighting their unique mechanisms and contributions to the field. Extensive comparative evaluations are provided, including linear and semi-supervised protocols on standard benchmarks such as ImageNet, as well as transfer learning performance across diverse downstream tasks. The review also discusses theoretical foundations, scalability, efficiency, and practical challenges, such as computational demands and accessibility. By synthesizing recent advancements and identifying key trends, open challenges, and future research directions, this work serves as a valuable resource for researchers and practitioners aiming to leverage discriminative SSL for robust and generalizable computer vision models.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、コンピュータビジョンにおける変革的アプローチとして急速に現れ、大量のラベルのないデータからリッチな特徴表現を抽出し、コストのかかる手作業によるアノテーションへの依存を減らすことができる。 本稿では,人間のラベルを必要としないプレテキストタスクを解くことによって,表現の学習に焦点を当てた識別的SSL手法の包括的分析を行う。 本論文は, 識別的SSLアプローチを, コントラスト法, クラスタリング法, 自己蒸留法, 知識蒸留法, 特徴デコレーション法という5つの主要なグループに分類する。 各カテゴリについて、このレビューでは、基礎となる原則、アーキテクチャコンポーネント、損失関数、代表アルゴリズムについて詳述し、それぞれの独自のメカニズムとフィールドへのコントリビューションを強調している。 ImageNetのような標準ベンチマーク上の線形および半教師付きプロトコルや、さまざまな下流タスク間の伝達学習性能など、広範な比較評価が提供されている。 このレビューではまた、計算要求やアクセシビリティといった理論的基礎、スケーラビリティ、効率、実践的な課題についても論じている。 この研究は、最近の進歩を合成し、重要なトレンド、オープンチャレンジ、そして将来の研究の方向性を特定することで、堅牢で一般化可能なコンピュータビジョンモデルに差別的SSLを活用することを目指す研究者や実践者にとって貴重な資源となる。

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