Under de senaste åren har djupa konvolutionella neurala nätverk (ConvNets) förändrat området datorseende tack vare sin enastående kapacitet att lära sig hög nivå semantiska bildfunktioner. Men för att framgångsrikt lära sig dessa funktioner, kräver de vanligtvis enorma mängder manuellt märkta data, vilket är både dyrt och opraktiskt att skala. Därför, oövervakad semantisk funktion lärande, dvs. lärande utan att kräva manuell annotering ansträngning, är av avgörande betydelse för att framgångsrikt skörda den stora mängd visuella data som finns tillgängliga idag. I vårt arbete föreslår vi att lära sig bildfunktioner genom att träna ConvNets att känna igen 2d rotation som tillämpas på bilden som den får som ingång. Vi visar både kvalitativt och kvantitativt att denna till synes enkla uppgift faktiskt ger en mycket kraftfull övervakningssignal för semantiskt lärande. Vi utvärderar utförligt vår metod i olika oövervakade funktions- och inlärningsriktmärken och vi uppvisar i alla av dem toppmoderna prestanda. Särskilt våra resultat på dessa riktmärken visar på dramatiska förbättringar w.r.t. Tidigare state-of-the-art metoder för oövervakat representationsinlärning och därmed avsevärt minska klyftan med övervakat funktionsinlärning. Till exempel, i PASCAL VOC 2007 detektion uppgift vår oövervakade förtränade AlexNet modell uppnår state-of-the-art (bland oövervakade metoder) mAP på 54,4% som är bara 2,4 poäng lägre från övervakat fall. Vi får liknande slående resultat när vi överför våra oövervakade inlärda funktioner på olika andra uppgifter, såsom ImageNet-klassificering, PASCAL-klassificering, PASCAL-segmentering och CIFAR-10-klassificering. Koden och modellerna för vårt dokument kommer att publiceras på: https://github.com/gidariss/FeatureLearningRotNet.
För närvarande har självövervakad representationsutbildning REF uppnått toppmoderna resultat när det gäller datorseendeuppgifter som klassificering och segmentering.
Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}