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J-GLOBAL ID：202002252982204039   整理番号：20A1750658

教師なし視覚表現学習のための運動量コントラスト【JST・京大機械翻訳】

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

著者 (5件)： He Kaiming (Facebook AI Research (FAIR)) ,  Fan Haoqi (Facebook AI Research (FAIR)) ,  Wu Yuxin (Facebook AI Research (FAIR)) ,  Xie Saining (Facebook AI Research (FAIR)) ,  Girshick Ross (Facebook AI Research (FAIR))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CVPR  ページ： 9726-9735  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 教師なし視覚表現学習のためのMomentumコントラスト(MoCo)を提示した。辞書ルックアップとしてのコントラスト学習の観点から,待ち行列と移動平均符号器を持つ動的辞書を構築した。これにより,コントラスト教師なし学習を容易にする大規模で一貫した辞書を構築できる。MoCoはImageNet分類に関する一般的線形プロトコルの下で競合結果を提供する。さらに重要なことに,MoCoによって学習された表現は,下流タスクにうまく移行した。MoCoは,PASCAL VOC,COCO,およびその他のデータセットに関する7つの検出/セグメンテーションタスクにおいて,その教師つき事前訓練対応物を凌駕し,時には,大きなマージンによってそれを凌駕する。これは,教師なしと教師つき表現学習間のギャップが,多くの視覚タスクにおいて大きく閉鎖されていることを示唆する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 運動量 ,  *コントラスト ,  *視覚 ,  *学習 ,  教師なし学習 ,  符号器 ,  線形性 ,  PASCAL ,  表現学習
準シソーラス用語： 視覚表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師 ,  視覚表現 ,  学習 ,  運動量 ,  コントラスト