論文の概要: An Adaptor for Triggering Semi-Supervised Learning to Out-of-Box Serve Deep Image Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20976v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 10:21:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.835431
• Title: An Adaptor for Triggering Semi-Supervised Learning to Out-of-Box Serve Deep Image Clustering
• Title（参考訳）: 深層画像クラスタリングのための半スーパービジョン学習のための適応器
• Authors: Yue Duan, Lei Qi, Yinghuan Shi, Yang Gao,
• Abstract要約: ASDは、SSL学習者のコールドスタートを前提条件にすることなく、ディープイメージクラスタリングを可能にするアダプタである。 最新のディープ・イメージ・クラスタリング・アプローチに対して,各種ベンチマークにおけるASDの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.15903983661315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, some works integrate SSL techniques into deep clustering frameworks to enhance image clustering performance. However, they all need pretraining, clustering learning, or a trained clustering model as prerequisites, limiting the flexible and out-of-box application of SSL learners in the image clustering task. This work introduces ASD, an adaptor that enables the cold-start of SSL learners for deep image clustering without any prerequisites. Specifically, we first randomly sample pseudo-labeled data from all unlabeled data, and set an instance-level classifier to learn them with semantically aligned instance-level labels. With the ability of instance-level classification, we track the class transitions of predictions on unlabeled data to extract high-level similarities of instance-level classes, which can be utilized to assign cluster-level labels to pseudo-labeled data. Finally, we use the pseudo-labeled data with assigned cluster-level labels to trigger a general SSL learner trained on the unlabeled data for image clustering. We show the superior performance of ASD across various benchmarks against the latest deep image clustering approaches and very slight accuracy gaps compared to SSL methods using ground-truth, e.g., only 1.33% on CIFAR-10. Moreover, ASD can also further boost the performance of existing SSL-embedded deep image clustering methods.
• Abstract（参考訳）: 最近、画像クラスタリングのパフォーマンスを向上させるために、SSLテクニックをディープクラスタリングフレームワークに統合する研究もある。 しかし、いずれも事前トレーニング、クラスタリング学習、あるいはトレーニングされたクラスタリングモデルを前提条件として必要としており、イメージクラスタリングタスクにおけるSSL学習者のフレキシブルでアウトオブボックスなアプリケーションを制限する。 ASDは、SSL学習者のコールドスタートを前提条件のないディープイメージクラスタリングに可能にするアダプタである。 具体的には、まず、すべての未ラベルデータから擬似ラベル付きデータをランダムにサンプリングし、インスタンスレベルの分類器を設定して、意味的に整合したインスタンスレベルのラベルで学習する。 インスタンスレベルの分類機能により、未ラベルデータに基づく予測のクラス遷移を追跡し、クラスタレベルのラベルを擬ラベルデータに割り当てるために使用できる、インスタンスレベルのクラスの高レベルな類似性を抽出する。 最後に、疑似ラベル付きデータに割り当てられたクラスタレベルのラベルを付けて、イメージクラスタリングのために未ラベルのデータに基づいて訓練された一般SSL学習者をトリガーする。 我々は,最新の深層画像クラスタリング手法と比較して,各種ベンチマークにおけるASDの優れた性能を示し,CIFAR-10では1.33%に過ぎなかった。 さらに、ASDは既存のSSL組み込みのディープイメージクラスタリングメソッドのパフォーマンスをさらに向上させることができる。

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