論文の概要: Patch-Level Kernel Alignment for Dense Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05606v2
• Date: Thu, 02 Oct 2025 08:59:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.062758
• Title: Patch-Level Kernel Alignment for Dense Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 高度自己監督学習のためのパッチレベルカーネルアライメント
• Authors: Juan Yeo, Ijun Jang, Taesup Kim,
• Abstract要約: Patch-level Kernel Alignment (PaKA) は、非パラメトリックなカーネルベースのアプローチで、事前学習した視覚エンコーダの高密度表現をポスト(pre)トレーニングで改善する。 本フレームワークは,事前学習モデル上に軽量な後学習段階を施すことにより,高密度表現を改善する。 1つのGPUで14時間追加のトレーニングを行うだけで、この手法は様々な高密度ビジョンベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.5866326278176075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dense self-supervised learning (SSL) methods showed its effectiveness in enhancing the fine-grained semantic understandings of vision models. However, existing approaches often rely on parametric assumptions or complex post-processing (e.g., clustering, sorting), limiting their flexibility and stability. To overcome these limitations, we introduce Patch-level Kernel Alignment (PaKA), a non-parametric, kernel-based approach that improves the dense representations of pretrained vision encoders with a post-(pre)training. Our method propose a robust and effective alignment objective that captures statistical dependencies which matches the intrinsic structure of high-dimensional dense feature distributions. In addition, we revisit the augmentation strategies inherited from image-level SSL and propose a refined augmentation strategy for dense SSL. Our framework improves dense representations by conducting a lightweight post-training stage on top of a pretrained model. With only 14 hours of additional training on a single GPU, our method achieves state-of-the-art performance across a range of dense vision benchmarks, demonstrating both efficiency and effectiveness.
• Abstract（参考訳）: ディエンス自己教師付き学習(SSL)法は,視覚モデルの詳細な意味理解を高める効果を示した。 しかし、既存のアプローチは、しばしばパラメトリックな仮定や複雑な後処理(例えば、クラスタリング、ソート)に依存し、柔軟性と安定性を制限します。 これらの制限を克服するために、Patch-level Kernel Alignment (PaKA)を導入する。これは非パラメトリックなカーネルベースのアプローチで、ポスト(pre)トレーニングによる事前学習された視覚エンコーダの密度表現を改善する。 提案手法は,高次元密度特徴分布の固有構造と一致する統計的依存関係を捕捉する,頑健で効果的なアライメント対象を提案する。 さらに,画像レベルSSLから継承した拡張戦略を再検討し,高密度SSLのための改良された拡張戦略を提案する。 本フレームワークは,事前学習モデル上に軽量な後学習段階を施すことにより,高密度表現を改善する。 1つのGPUで14時間追加トレーニングを行うだけで、この手法は様々な高密度ビジョンベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現し、効率と有効性の両方を実証する。

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