局所特徴量：画像認識における特徴表現獲得の変遷

MIRU30周年&25回記念 特別企画「過去を知り、未来を想う」
局所特徴量:画像認識における特徴表現獲得の変遷
藤吉弘亘(中部大学・機械知覚&ロボティクス研究グループ)
2022年7月28日（MIRU2022）

Transcript

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     Fig. 4: Error consistency results on SIN dataset. distribution (i.e., p 2 D240 corresponding to the off-diagonal entries of the 16 ⇥ 16 confusion matrix) by taking the error counts to be the off-diagonal elements of the confusion ma- trix: ei j = CMi, j, 8 j 6= i In this context, the inter-class JS distance compares what classes were misclassified as what. An interesting finding is that, instead of a strong correla- tion shown by class-wise JS in Figure 3(a), Figure 3(b) sug- gests that there is no correlation of inter-class JS distance with Cohen’s k implying that this metric gives insight beyond Co- hen’s k in measuring error-consistency with humans. 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 Fraction of 'texture' decisions Fraction of 'shape' decisions Shape categories • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • ResNet−50 AlexNet VGG−16 GoogLeNet ViT−B_16 ViT−L_32 Humans (avg.) Fig. 5: Shape bias for different networks for the SIN dataset (Geirhos et al., 2019). Vertical lines indicate averages. <>ΑΓҾ༻ $//ͱਓؒͷൺֱ 7J5 ˝˝
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    XFJHIUΛՄࢹԽ Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers Mathilde Caron1,2 Hugo Touvron1,3 Ishan Misra1 Herv´ e Jegou1 Julien Mairal2 Piotr Bojanowski1 Armand Joulin1 1 Facebook AI Research 2 Inria⇤ 3 Sorbonne University V] 24 May 2021  7J5ͷࣗݾڭࢣ͋Γֶशɿ%*/0
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    *$$7> keep 60% of the mass. On top, we show the resulting masks for a ViT-S/8 trained with supervision and DINO. We show the best head for both models. The table at the bottom compares the Jac- card similarity between the ground truth and these masks on the validation images of PASCAL VOC12 dataset. Table 6: Transfer learning by finetuning pretrained models on different datasets. We report top-1 accuracy. Self-supervised pretraining with DINO transfers better than supervised pretraining. Cifar10 Cifar100 INat18 INat19 Flwrs Cars INet ViT-S/16 Sup. [69] 99.0 89.5 70.7 76.6 98.2 92.1 79.9 DINO 99.0 90.5 72.0 78.2 98.5 93.0 81.5 ViT-B/16 Sup. [69] 99.0 90.8 73.2 77.7 98.4 92.1 81.8 DINO 99.1 91.7 72.6 78.6 98.8 93.0 82.8 In Table 7, we report different model variants as we add or remove components. First, we observe that in the absence of momentum, our framework does not work (row 2) and more advanced operations, SK for example, are required to avoid collapse (row 9). However, with momentum, using SK has little impact (row 3). In addtition, comparing rows 3 and 9 highlights the importance of the momentum encoder for performance. Second, in rows 4 and 5, we observe that 7 BYOL X 7 7 MSE 8 MoCov2 X 7 7 INCE 9 SwAV 7 X X CE SK: Sinkhorn-Knopp, MC: Multi-Cro CE: Cross-Entropy, MSE: Mean Square E Fi Pa ua th fe wi M 30 with different patch sizes, 16 ⇥ 16, 8 also compare to ViT-B with 16 ⇥ 16 a the models are trained for 300 epochs performance greatly improves as we de patch. It is interesting to see that perfo improved without adding additional p the performance gain from using sma the expense of throughput: when usi throughput falls to 44 im/s, vs 180 im/ ˠ
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32. ػց஌֮ϩϘςΟΫεݚڀάϧʔϓ த෦େֶϩΰ த෦େֶϩΰ ڭत ౻٢߂࿱ Hironobu Fujiyoshi E-mail: fujiyoshi@isc.chubu.ac.jp 1997೥ த෦େֶେֶӃത࢜ޙظ՝ఔमྃ, 1997೥ ถΧʔωΪʔϝϩϯେֶϩϘοτ޻ֶݚڀॴPostdoctoral Fellow, 2000೥ த෦େֶ޻ֶ෦৘ใ޻ֶՊߨࢣ, 2004೥ த෦େֶ।ڭत, 2005೥ ถΧʔωΪʔϝϩϯେֶϩϘοτ޻ֶݚڀॴ٬һݚڀһ(ʙ2006೥), 2010೥ த෦େֶڭत, 2014೥໊ݹ԰େֶ٬һڭत.
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