論文の概要: Beyond the Encoder: Joint Encoder-Decoder Contrastive Pre-Training Improves Dense Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17526v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 16:37:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 15:10:44.864194
• Title: Beyond the Encoder: Joint Encoder-Decoder Contrastive Pre-Training Improves Dense Prediction
• Title（参考訳）: エンコーダの向こう: コントラスト付きエンコーダ-デコーダ
• Authors: Sébastien Quetin, Tapotosh Ghosh, Farhad Maleki,
• Abstract要約: コントラスト付き事前学習をサポートする効率的なエンコーダ-デコーダ自己教師型学習(SSL)フレームワークであるDeConを提案する。 厳密な予測タスクに確立された対照的なSSLフレームワークを適用することで、DeConは新たな最先端の結果を達成する。 実験の結果,共同事前学習はエンコーダの表現力を向上し,高密度予測タスクの性能向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7237068561453082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive learning methods in self-supervised settings have primarily focused on pre-training encoders, while decoders are typically introduced and trained separately for downstream dense prediction tasks. However, this conventional approach overlooks the potential benefits of jointly pre-training both encoder and decoder. In this paper, we propose DeCon, an efficient encoder-decoder self-supervised learning (SSL) framework that supports joint contrastive pre-training. We first extend existing SSL architectures to accommodate diverse decoders and their corresponding contrastive losses. Then, we introduce a weighted encoder-decoder contrastive loss with non-competing objectives to enable the joint pre-training of encoder-decoder architectures. By adapting an established contrastive SSL framework for dense prediction tasks, DeCon achieves new state-of-the-art results: on COCO object detection and instance segmentation when pre-trained on COCO dataset; across almost all dense downstream benchmark tasks when pre-trained on COCO+ and ImageNet-1K. Our results demonstrate that joint pre-training enhances the representation power of the encoder and improves performance in dense prediction tasks. This gain persists across heterogeneous decoder architectures, various encoder architectures, and in out-of-domain limited-data scenarios.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き環境でのコントラスト学習は、主に事前学習のエンコーダに焦点を合わせ、デコーダは通常、下流の密集予測タスクのために個別に導入、訓練される。 しかし、この手法はエンコーダとデコーダの両方を共同で事前学習する潜在的な利点を見落としている。 本稿では,協調型コントラスト事前学習をサポートする効率的なエンコーダ・デコーダ型自己教師型学習(SSL)フレームワークであるDeConを提案する。 まず既存のSSLアーキテクチャを拡張し、多様なデコーダとそれに対応する対照的な損失に対応する。 次に、重み付きエンコーダデコーダと非競合目的との対比損失を導入し、エンコーダデコーダアーキテクチャの協調事前学習を可能にする。 COCOデータセットで事前トレーニングされた場合のCOCOオブジェクト検出とインスタンスセグメンテーション、COCO+とImageNet-1Kで事前トレーニングされた場合のほぼすべてのダウンストリームベンチマークタスク。 実験の結果,共同事前学習はエンコーダの表現力を向上し,高密度予測タスクの性能向上を図っている。 この利得は異種デコーダアーキテクチャ、様々なエンコーダアーキテクチャ、ドメイン外リミテッドデータシナリオにまたがって持続する。

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