自己教師付き対応学習のための局所性を意識したインターおよびイントラビデオ再構成【JST・京大機械翻訳】

Li Liulei; Zhou Tianfei; Wang Wenguan; Yang Lu; Li Jianwu; Yang Yi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207958811924 整理番号：22P0310983

自己教師付き対応学習のための局所性を意識したインターおよびイントラビデオ再構成【JST・京大機械翻訳】

Locality-Aware Inter-and Intra-Video Reconstruction for Self-Supervised Correspondence Learning

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発行年： 2022年03月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ターゲットはラベルなしビデオからの視覚対応を学習することである。3つの欠測部分,すなわち,自己教師付き対応学習パズルのインスタンス識別,位置認識,および空間コンパクト性を満たす,局所意識型およびビデオ内再構成フレームワークであるLIIRを開発した。第1に,ビデオ内自己スーパービジョンのみに焦点を当てた既存の努力の代わりに,著者らは,統一,インターおよびビデオ内再構成方式の中で,余分な陰性サンプルとして交差ビデオ親和性を利用した。これは,負のビデオ間対応に対する望ましいビデオ内画素相関を対比することにより,インスタンス識別表現学習を可能にする。第二に,位置情報を対応マッチングに併合し,位置シフト戦略を設計し,ビデオ間親和性計算中の位置符号化の側面効果を除去し,LIIR位置感受性を作成した。第3に,ビデオデータの空間連続性特性を完全に利用するために,著者らは,対応マッチングに関するコンパクト性ベースの制約を課し,より疎で信頼できる解を得た。学習された表現は,オブジェクト,意味部分,およびキーポイントを含むラベル伝搬タスクに関する自己監督された最先端技術を凌駕する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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