論文の概要: CDG-MAE: Learning Correspondences from Diffusion Generated Views

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18164v1
• Date: Sun, 22 Jun 2025 20:40:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.784813
• Title: CDG-MAE: Learning Correspondences from Diffusion Generated Views
• Title（参考訳）: CDG-MAE:拡散生成ビューからの対応学習
• Authors: Varun Belagali, Pierre Marza, Srikar Yellapragada, Zilinghan Li, Tarak Nath Nandi, Ravi K Madduri, Joel Saltz, Stergios Christodoulidis, Maria Vakalopoulou, Dimitris Samaras,
• Abstract要約: CDG-MAEは、静的画像から生成される多様な合成ビューを利用する、新しいMAEベースの自己教師方式である。 これらの生成されたビューは、ポーズとパースペクティブに大きな変化を示し、リッチなトレーニング信号を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.24402848656637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning dense correspondences, critical for application such as video label propagation, is hindered by tedious and unscalable manual annotation. Self-supervised methods address this by using a cross-view pretext task, often modeled with a masked autoencoder, where a masked target view is reconstructed from an anchor view. However, acquiring effective training data remains a challenge - collecting diverse video datasets is difficult and costly, while simple image crops lack necessary pose variations. This paper introduces CDG-MAE, a novel MAE-based self-supervised method that uses diverse synthetic views generated from static images via an image-conditioned diffusion model. These generated views exhibit substantial changes in pose and perspective, providing a rich training signal that overcomes the limitations of video and crop-based anchors. We present a quantitative method to evaluate local and global consistency of generated images, discussing their use for cross-view self-supervised pretraining. Furthermore, we enhance the standard single-anchor MAE setting to a multi-anchor strategy to effectively modulate the difficulty of pretext task. CDG-MAE significantly outperforms state-of-the-art MAE methods reliant only on images and substantially narrows the performance gap to video-based approaches.
• Abstract（参考訳）: ビデオラベルの伝搬などの応用に欠かせない密接な対応を学習することは、退屈で計算不能な手動アノテーションによって妨げられる。 自己監督的手法は、しばしばマスク付きオートエンコーダでモデル化されるクロスビューのプリテキストタスクを使用してこの問題に対処し、アンカービューからマスク付きターゲットビューを再構築する。 しかし、効果的なトレーニングデータを取得することは依然として困難であり、多様なビデオデータセットの収集は困難でコストがかかる。 本稿では,画像条件付き拡散モデルを用いて静的画像から生成される多様な合成ビューを利用する,新しいMAEに基づく自己教師方式CDG-MAEを紹介する。 これらの生成されたビューは、ポーズと視点に大きな変化を示し、ビデオや作物ベースのアンカーの制限を克服する豊富なトレーニング信号を提供する。 本稿では,生成画像の局所的および大域的一貫性を評価するための定量的手法を提案する。 さらに、プリテキストタスクの難易度を効果的に調整するために、標準のシングルアンカーMAE設定をマルチアンカー戦略に拡張する。 CDG-MAEは、画像のみに依存した最先端のMAE法を著しく上回り、ビデオベースのアプローチによるパフォーマンスギャップを大幅に狭めている。

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