論文の概要: TDEC: Deep Embedded Image Clustering with Transformer and Distribution Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26746v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 08:46:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.566083
• Title: TDEC: Deep Embedded Image Clustering with Transformer and Distribution Information
• Title（参考訳）: TDEC: 変圧器と配電情報を用いた深層埋め込み画像クラスタリング
• Authors: Ruilin Zhang, Haiyang Zheng, Hongpeng Wang,
• Abstract要約: 本稿では,TDECと呼ばれる深層画像クラスタリング手法を提案する。 TDECは、画像クラスタリングのための特徴表現、次元的嗜好、ロバストな割り当てを考える。 我々の手法は堅牢で、データサイズ、クラスタの数、コンテキストの複雑さをより柔軟にできます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.865555707958057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image clustering is a crucial but challenging task in multimedia machine learning. Recently the combination of clustering with deep learning has achieved promising performance against conventional methods on high-dimensional image data. Unfortunately, existing deep clustering methods (DC) often ignore the importance of information fusion with a global perception field among different image regions on clustering images, especially complex ones. Additionally, the learned features are usually clustering-unfriendly in terms of dimensionality and are based only on simple distance information for the clustering. In this regard, we propose a deep embedded image clustering TDEC, which for the first time to our knowledge, jointly considers feature representation, dimensional preference, and robust assignment for image clustering. Specifically, we introduce the Transformer to form a novel module T-Encoder to learn discriminative features with global dependency while using the Dim-Reduction block to build a friendly low-dimensional space favoring clustering. Moreover, the distribution information of embedded features is considered in the clustering process to provide reliable supervised signals for joint training. Our method is robust and allows for more flexibility in data size, the number of clusters, and the context complexity. More importantly, the clustering performance of TDEC is much higher than recent competitors. Extensive experiments with state-of-the-art approaches on complex datasets show the superiority of TDEC.
• Abstract（参考訳）: 画像クラスタリングは、マルチメディア機械学習において不可欠だが難しい課題である。 近年,クラスタリングとディープラーニングの組み合わせは,高次元画像データにおける従来の手法に対して有望な性能を実現している。 残念ながら、既存のディープクラスタリング手法(DC)は、クラスタリング画像、特に複雑な画像上の異なる画像領域間のグローバルな認識領域との情報融合の重要性を無視することが多い。 さらに、学習した特徴は通常、次元の観点からはクラスタリングに不向きであり、クラスタリングのための単純な距離情報のみに基づいている。 本稿では,画像クラスタリングにおける特徴表現,次元的嗜好,ロバストな割り当てを共同で検討する,深層画像クラスタリングTDECを提案する。 具体的には,Transformerを導入し,クラスタリングに有利な低次元空間を構築するためにDim-reductionブロックを用いて,グローバル依存による識別的特徴を学習するモジュールTエンコーダを提案する。 さらに, クラスタリングプロセスにおいて, 組込み特徴の分布情報を考慮し, 協調訓練のための信頼性の高い教師付き信号を提供する。 我々の手法は堅牢で、データサイズ、クラスタの数、コンテキストの複雑さをより柔軟にできます。 さらに重要なのは、TDECのクラスタリング性能が、最近の競合他社よりもはるかに高いことです。 複雑なデータセットに対する最先端アプローチによる大規模な実験は、TDECの優位性を示している。

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