画像処理自己教師あり学習

本研究では、Siamese Masked Autoencoders (SiamMAE) の枠組みを拡張した新しい自己教師あり学習手法 CropMAEを提案している。 CropMAEの主な特徴は以下の通り: ビデオフレームではなく単一の画像から表現を学習できる。これにより、より大規模なデータセットを活用でき、学習時間を大幅に短縮できる。極端に高い割合(98.5%)でマスクされた画像の部分を再構築する pretext タスクを設定することで、オブジェクトの境界やプロパゲーションを効率的に学習できる。 SiamMAEと同様に、Siamese ネットワークを用いて2つの画像ビューを処理し、マスクされた部分を再構築する。画像の random cropを用いることで、ビデオフレームにおける動きの情報なしでもオブジェクトの境界やプロパゲーションを学習できることを示した。 3つのビデオプロパゲーションタスクにおいて、SiamMAEと同等以上の性能を達成した。学習速度においても、SiamMAEを大幅に上回る結果を示した。

潜在表現が線形分離可能かどうかを探るマスクオートエンコーダ

画像の冗長性を公平に削減するための自己教師あり学習

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