論文の概要: DualContrast: Unsupervised Disentangling of Content and Transformations with Implicit Parameterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16796v2
• Date: Sun, 16 Feb 2025 01:13:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:04:40.172214
• Title: DualContrast: Unsupervised Disentangling of Content and Transformations with Implicit Parameterization
• Title（参考訳）: DualContrast: 暗黙のパラメータ化を伴うコンテンツと変換の教師なし分離
• Authors: Mostofa Rafid Uddin, Min Xu,
• Abstract要約: 形状に焦点を絞った科学画像データセットの解析には,コンテンツと変換の教師なしの歪みが重要である。 生成モデルを用いた新しいコントラスト手法であるDualContrastを開発した。 本実験は,既存の自己監督的・明示的パラメータ化手法に対するDualContrastの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.624028449463715
• License:
• Abstract: Unsupervised disentanglement of content and transformation is significantly important for analyzing shape-focused scientific image datasets, given their efficacy in solving downstream image-based shape-analyses tasks. The existing relevant works address the problem by explicitly parameterizing the transformation latent codes in a generative model, significantly reducing their expressiveness. Moreover, they are not applicable in cases where transformations can not be readily parametrized. An alternative to such explicit approaches is contrastive methods with data augmentation, which implicitly disentangles transformations and content. However, the existing contrastive strategies are insufficient to this end. Therefore, we developed a novel contrastive method with generative modeling, DualContrast, specifically for unsupervised disentanglement of content and transformations in shape-focused image datasets. DualContrast creates positive and negative pairs for content and transformation from data and latent spaces. Our extensive experiments showcase the efficacy of DualContrast over existing self-supervised and explicit parameterization approaches. With DualContrast, we disentangled protein composition and conformations in cellular 3D protein images, which was unattainable with existing disentanglement approaches
• Abstract（参考訳）: 下流画像に基づく形状解析タスクの解法において有効であることを考えると、形状に着目した科学的画像データセットの分析には、コンテンツと変換の教師なしの歪みが極めて重要である。 既存の関連する研究は、生成モデルにおいて変換潜時符号を明示的にパラメータ化することでこの問題に対処し、表現性を著しく低下させる。 さらに、変換が容易にパラメータ化できない場合には適用できない。 このような明示的なアプローチの代替として、データ拡張を伴うコントラスト的手法がある。 しかし、既存のコントラスト戦略はこの目的には不十分である。 そこで我々は,生成モデルを用いた新しいコントラスト手法DualContrastを開発した。 DualContrastは、コンテンツとデータおよび潜在空間からの変換のための正と負のペアを生成する。 本研究は,既存の自己監督的・明示的パラメータ化手法に対するDualContrastの有効性を示す。 DualContrastでは、既存の解離アプローチでは不可能な細胞性3Dタンパク質画像におけるタンパク質組成とコンホメーションを分離した。

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