在计算病理学工作流程中检测和分裂ObjectSwithinWholesLideImagesis。自我监督学习(SSL)吸引了这种重度注释的任务。尽管自然图像的密集任务具有广泛的基准,但不幸的是,在当前的病理学作品中,此类研究仍然没有。我们的论文打算缩小这一差距。我们首先基于病理图像中密集预测任务的代表性SSL方法。然后,我们提出了概念对比学习(结论),这是密集预训练的SSL框架。我们探讨了结论如何使用不同来源提供的概念,并最终提出了一种简单的无依赖性概念生成方法,该方法不依赖于外部分割算法或显着检测模型。广泛的实验表明,在不同环境中,结论比以前的最新SSL方法具有优势。沿着我们的探索,我们弥补了几个重要而有趣的组成部分,这有助于致力于病理图像的密集预训练。我们希望这项工作可以提供有用的数据点,并鼓励社区为感兴趣的问题进行结论预培训。代码可用。
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To date, most existing self-supervised learning methods are designed and optimized for image classification. These pre-trained models can be sub-optimal for dense prediction tasks due to the discrepancy between image-level prediction and pixel-level prediction. To fill this gap, we aim to design an effective, dense self-supervised learning method that directly works at the level of pixels (or local features) by taking into account the correspondence between local features. We present dense contrastive learning (DenseCL), which implements self-supervised learning by optimizing a pairwise contrastive (dis)similarity loss at the pixel level between two views of input images.Compared to the baseline method MoCo-v2, our method introduces negligible computation overhead (only <1% slower), but demonstrates consistently superior performance when transferring to downstream dense prediction tasks including object detection, semantic segmentation and instance segmentation; and outperforms the state-of-the-art methods by a large margin. Specifically, over the strong MoCo-v2 baseline, our method achieves significant improvements of 2.0% AP on PASCAL VOC object detection, 1.1% AP on COCO object detection, 0.9% AP on COCO instance segmentation, 3.0% mIoU on PASCAL VOC semantic segmentation and 1.8% mIoU on Cityscapes semantic segmentation.
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We present DetCo, a simple yet effective self-supervised approach for object detection. Unsupervised pre-training methods have been recently designed for object detection, but they are usually deficient in image classification, or the opposite. Unlike them, DetCo transfers well on downstream instance-level dense prediction tasks, while maintaining competitive image-level classification accuracy. The advantages are derived from (1) multi-level supervision to intermediate representations, (2) contrastive learning between global image and local patches. These two designs facilitate discriminative and consistent global and local representation at each level of feature pyramid, improving detection and classification, simultaneously.Extensive experiments on VOC, COCO, Cityscapes, and ImageNet demonstrate that DetCo not only outperforms recent methods on a series of 2D and 3D instance-level detection tasks, but also competitive on image classification. For example, on ImageNet classification, DetCo is 6.9% and 5.0% top-1 accuracy better than InsLoc and DenseCL, which are two contemporary works designed for object detection. Moreover, on COCO detection, DetCo is 6.9 AP better than SwAV with Mask R-CNN C4. Notably, DetCo largely boosts up Sparse R-CNN, a recent strong detector, from 45.0 AP to 46.5 AP (+1.5 AP), establishing a new SOTA on COCO. Code is available.
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对比的自我监督学习在很大程度上缩小了对想象成的预先训练的差距。然而,它的成功高度依赖于想象成的以对象形象,即相同图像的不同增强视图对应于相同的对象。当预先训练在具有许多物体的更复杂的场景图像上,如此重种策划约束会立即不可行。为了克服这一限制,我们介绍了对象级表示学习(ORL),这是一个新的自我监督的学习框架迈向场景图像。我们的主要洞察力是利用图像级自我监督的预培训作为发现对象级语义对应之前的,从而实现了从场景图像中学习的对象级表示。对Coco的广泛实验表明,ORL显着提高了自我监督学习在场景图像上的性能,甚至超过了在几个下游任务上的监督Imagenet预训练。此外,当可用更加解标的场景图像时,ORL提高了下游性能,证明其在野外利用未标记数据的巨大潜力。我们希望我们的方法可以激励未来的研究从场景数据的更多通用无人监督的代表。
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We present Momentum Contrast (MoCo) for unsupervised visual representation learning. From a perspective on contrastive learning [29] as dictionary look-up, we build a dynamic dictionary with a queue and a moving-averaged encoder. This enables building a large and consistent dictionary on-the-fly that facilitates contrastive unsupervised learning. MoCo provides competitive results under the common linear protocol on ImageNet classification. More importantly, the representations learned by MoCo transfer well to downstream tasks. MoCo can outperform its supervised pre-training counterpart in 7 detection/segmentation tasks on PASCAL VOC, COCO, and other datasets, sometimes surpassing it by large margins. This suggests that the gap between unsupervised and supervised representation learning has been largely closed in many vision tasks.
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自我监督的方法(SSL)通过最大化两个增强视图之间的相互信息,裁剪是一种巨大的成功,其中裁剪是一种流行的增强技术。裁剪区域广泛用于构造正对,而裁剪后的左侧区域很少被探讨在现有方法中,尽管它们在一起构成相同的图像实例并且两者都有助于对类别的描述。在本文中,我们首次尝试从完整的角度来展示两种地区的重要性,并提出称为区域对比学习(RegionCl)的简单但有效的借口任务。具体地,给定两个不同的图像,我们随机从具有相同大小的每个图像随机裁剪区域(称为粘贴视图)并将它们交换以分别与左区域(称为CANVAS视图)一起组成两个新图像。然后,可以根据以下简单标准提供对比度对,即,每个视图是(1)阳性,其视图从相同的原始图像增强,并且与从其他图像增强的视图增强的视图。对于对流行的SSL方法进行微小的修改,RegionCL利用这些丰富的对并帮助模型区分来自画布和粘贴视图的区域特征,因此学习更好的视觉表示。 Imagenet,Coco和Citycapes上的实验表明,RegionCL通过大型边缘改善Moco V2,Densecl和Simsiam,并在分类,检测和分割任务上实现最先进的性能。代码将在https://github.com/annbless/regioncl.git上获得。
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自我监督学习(SSL)的承诺是利用大量未标记的数据来解决复杂的任务。尽管简单,图像级学习取得了出色的进步,但最新方法显示出包括图像结构知识的优势。但是,通过引入手工制作的图像分割来定义感兴趣的区域或专门的增强策略,这些方法牺牲了使SSL如此强大的简单性和通用性。取而代之的是,我们提出了一个自我监督的学习范式,该学习范式本身会发现这种图像结构。我们的方法,ODIN,夫妻对象发现和表示网络,以发现有意义的图像分割,而无需任何监督。由此产生的学习范式更简单,更易碎,更一般,并且取得了最先进的转移学习结果,以进行对象检测和实例对可可的细分,以及对Pascal和CityScapes的语义细分,同时超过监督的预先培训,用于戴维斯的视频细分。
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基于对比的学习的预培训的目标是利用大量的未标记数据来产生可以容易地调整下游的模型。电流方法围绕求解图像辨别任务:给定锚图像,该图像的增强对应物和一些其他图像,该模型必须产生表示,使得锚和其对应物之间的距离很小,并且锚和其他图像很大。这种方法存在两个重要问题:(i)通过对比图像级别的表示,很难生成有利于下游对象级任务(如实例分段)的详细对象敏感功能; (ii)制造增强对应的增强策略是固定的,在预培训的后期阶段做出更低的学习。在这项工作中,我们引入课程对比对象级预培训(CCOP)来解决这些问题:(i)我们使用选择性搜索来查找粗略对象区域并使用它们构建图像间对象级对比度损耗和一个图像内对象级别歧视损失进入我们的预训练目标; (ii)我们提出了一种课程学习机制,其自适应地增强所生成的区域,这允许模型一致地获取有用的学习信号,即使在预训练的后期阶段也是如此。我们的实验表明,当在多对象场景图像数据集上进行预训练时,我们的方法通过大量对象级任务的大幅度提高了MoCo V2基线。代码可在https://github.com/chenhongyiyang/ccop中找到。
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我们提出了一种适用于半全球任务的自学学习(SSL)方法,例如对象检测和语义分割。我们通过在训练过程中最大程度地减少像素级局部对比度(LC)损失,代表了同一图像转换版本的相应图像位置之间的局部一致性。可以将LC-LOSS添加到以最小开销的现有自我监督学习方法中。我们使用可可,Pascal VOC和CityScapes数据集评估了两个下游任务的SSL方法 - 对象检测和语义细分。我们的方法的表现优于现有的最新SSL方法可可对象检测的方法1.9%,Pascal VOC检测1.4%,而CityScapes Sementation则为0.6%。
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尽管已显示自我监督的学习受益于许多视觉任务,但现有技术主要集中在图像级操作上,这可能无法很好地概括为补丁或像素级别的下游任务。此外,现有的SSL方法可能无法充分描述和关联图像量表内和跨图像量表的上述表示。在本文中,我们提出了一个自制的金字塔表示学习(SS-PRL)框架。所提出的SS-PRL旨在通过学习适当的原型在斑块级别得出金字塔表示,并在图像中观察和关联固有的语义信息。特别是,我们在SS-PRL中提出了跨尺度贴片级的相关性学习,该学习允许模型汇总和关联信息跨贴片量表。我们表明,借助我们提出的用于模型预训练的SS-PRL,可以轻松适应和调整模型,以适应各种应用程序,包括多标签分类,对象检测和实例分割。
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本文介绍了密集的暹罗网络(Denseiam),这是一个简单的无监督学习框架,用于密集的预测任务。它通过以两种类型的一致性(即像素一致性和区域一致性)之间最大化一个图像的两个视图之间的相似性来学习视觉表示。具体地,根据重叠区域中的确切位置对应关系,Denseiam首先最大化像素级的空间一致性。它还提取一批与重叠区域中某些子区域相对应的区域嵌入,以形成区域一致性。与以前需要负像素对,动量编码器或启发式面膜的方法相反,Denseiam受益于简单的暹罗网络,并优化了不同粒度的一致性。它还证明了简单的位置对应关系和相互作用的区域嵌入足以学习相似性。我们将Denseiam应用于ImageNet,并在各种下游任务上获得竞争性改进。我们还表明,只有在一些特定于任务的损失中,简单的框架才能直接执行密集的预测任务。在现有的无监督语义细分基准中,它以2.1 miou的速度超过了最新的细分方法,培训成本为28%。代码和型号在https://github.com/zwwwayne/densesiam上发布。
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我们专注于更好地理解增强不变代表性学习的关键因素。我们重新访问moco v2和byol,并试图证明以下假设的真实性:不同的框架即使具有相同的借口任务也会带来不同特征的表示。我们建立了MoCo V2和BYOL之间公平比较的第一个基准,并观察:(i)复杂的模型配置使得可以更好地适应预训练数据集; (ii)从实现竞争性转移表演中获得的预训练和微调阻碍模型的优化策略不匹配。鉴于公平的基准,我们进行进一步的研究并发现网络结构的不对称性赋予对比框架在线性评估协议下正常工作,同时可能会损害长尾分类任务的转移性能。此外,负样本并不能使模型更明智地选择数据增强,也不会使不对称网络结构结构。我们相信我们的发现为将来的工作提供了有用的信息。
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蒙面图像建模(MIM)在各种视觉任务上取得了令人鼓舞的结果。但是,学到的表示形式的有限可区分性表现出来,使一个更强大的视力学习者还有很多值得一试。为了实现这一目标,我们提出了对比度蒙面的自动编码器(CMAE),这是一种新的自我监督的预训练方法,用于学习更全面和有能力的视觉表示。通过详细统一的对比度学习(CL)和掩盖图像模型(MIM),CMAE利用了它们各自的优势,并以强大的实例可辨别性和局部的可感知来学习表示形式。具体而言,CMAE由两个分支组成,其中在线分支是不对称的编码器编码器,而目标分支是动量更新的编码器。在培训期间,在线编码器从蒙面图像的潜在表示中重建了原始图像,以学习整体特征。馈送完整图像的目标编码器通过其在线学习通过对比度学习增强了功能可区分性。为了使CL与MIM兼容,CMAE引入了两个新组件,即用于生成合理的正视图和特征解码器的像素移位,以补充对比度对的特征。多亏了这些新颖的设计,CMAE可以有效地提高了MIM对应物的表示质量和转移性能。 CMAE在图像分类,语义分割和对象检测的高度竞争基准上实现了最先进的性能。值得注意的是,CMAE-BASE在Imagenet上获得了$ 85.3 \%$ $ TOP-1的准确性和$ 52.5 \%$ MIOU的ADE20K,分别超过了$ 0.7 \%\%$ $和$ 1.8 \%$ $。代码将公开可用。
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Unsupervised image representations have significantly reduced the gap with supervised pretraining, notably with the recent achievements of contrastive learning methods. These contrastive methods typically work online and rely on a large number of explicit pairwise feature comparisons, which is computationally challenging. In this paper, we propose an online algorithm, SwAV, that takes advantage of contrastive methods without requiring to compute pairwise comparisons. Specifically, our method simultaneously clusters the data while enforcing consistency between cluster assignments produced for different augmentations (or "views") of the same image, instead of comparing features directly as in contrastive learning. Simply put, we use a "swapped" prediction mechanism where we predict the code of a view from the representation of another view. Our method can be trained with large and small batches and can scale to unlimited amounts of data. Compared to previous contrastive methods, our method is more memory efficient since it does not require a large memory bank or a special momentum network. In addition, we also propose a new data augmentation strategy, multi-crop, that uses a mix of views with different resolutions in place of two full-resolution views, without increasing the memory or compute requirements. We validate our findings by achieving 75.3% top-1 accuracy on ImageNet with ResNet-50, as well as surpassing supervised pretraining on all the considered transfer tasks.
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自我监督学习的最新进展证明了多种视觉任务的有希望的结果。高性能自我监督方法中的一个重要成分是通过培训模型使用数据增强,以便在嵌入空间附近的相同图像的不同增强视图。然而,常用的增强管道整体地对待图像,忽略图像的部分的语义相关性-e.g。主题与背景 - 这可能导致学习杂散相关性。我们的工作通过调查一类简单但高度有效的“背景增强”来解决这个问题,这鼓励模型专注于语义相关内容,劝阻它们专注于图像背景。通过系统的调查,我们表明背景增强导致在各种任务中跨越一系列最先进的自我监督方法(MOCO-V2,BYOL,SWAV)的性能大量改进。 $ \ SIM $ + 1-2%的ImageNet收益,使得与监督基准的表现有关。此外,我们发现有限标签设置的改进甚至更大(高达4.2%)。背景技术增强还改善了许多分布换档的鲁棒性,包括天然对抗性实例,想象群-9,对抗性攻击,想象成型。我们还在产生了用于背景增强的显着掩模的过程中完全无监督的显着性检测进展。
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Contrastive learning methods for unsupervised visual representation learning have reached remarkable levels of transfer performance. We argue that the power of contrastive learning has yet to be fully unleashed, as current methods are trained only on instance-level pretext tasks, leading to representations that may be sub-optimal for downstream tasks requiring dense pixel predictions. In this paper, we introduce pixel-level pretext tasks for learning dense feature representations. The first task directly applies contrastive learning at the pixel level. We additionally propose a pixel-to-propagation consistency task that produces better results, even surpassing the state-of-the-art approaches by a large margin. Specifically, it achieves 60.2 AP, 41.4 / 40.5 mAP and 77.2 mIoU when transferred to Pascal VOC object detection (C4), COCO object detection (FPN / C4) and Cityscapes semantic segmentation using a ResNet-50 backbone network, which are 2.6 AP, 0.8 / 1.0 mAP and 1.0 mIoU better than the previous best methods built on instance-level contrastive learning. Moreover, the pixel-level pretext tasks are found to be effective for pretraining not only regular backbone networks but also head networks used for dense downstream tasks, and are complementary to instance-level contrastive methods. These results demonstrate the strong potential of defining pretext tasks at the pixel level, and suggest a new path forward in unsupervised visual representation learning. Code is available at https://github.com/zdaxie/PixPro.
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在这项工作中,我们研究了对象检测模型的自我监督预审计的不同方法。我们首先设计一个通用框架,通过随机采样和投射框来学习从图像中学习空间一致的密集表示,并将其投影到每个增强视图,并最大程度地提高相应的盒子功能之间的相似性。我们研究文献中的现有设计选择,例如盒子生成,功能提取策略,并使用其在实例级图像表示学习技术上获得成功启发的多种视图。我们的结果表明,该方法对超参数的不同选择是可靠的,并且使用多个视图不如实例级图像表示学习所显示的那样有效。我们还设计了两个辅助任务,以通过(1)通过使用对比度损失从采样设置中预测盒子中的一个视图中的框来预测框,并且(2)使用变压器预测盒子坐标,这可能会受益。下游对象检测任务。我们发现,在标记数据上预审计的模型时,这些任务不会导致更好的对象检测性能。
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Computational pathology can lead to saving human lives, but models are annotation hungry and pathology images are notoriously expensive to annotate. Self-supervised learning has shown to be an effective method for utilizing unlabeled data, and its application to pathology could greatly benefit its downstream tasks. Yet, there are no principled studies that compare SSL methods and discuss how to adapt them for pathology. To address this need, we execute the largest-scale study of SSL pre-training on pathology image data, to date. Our study is conducted using 4 representative SSL methods on diverse downstream tasks. We establish that large-scale domain-aligned pre-training in pathology consistently out-performs ImageNet pre-training in standard SSL settings such as linear and fine-tuning evaluations, as well as in low-label regimes. Moreover, we propose a set of domain-specific techniques that we experimentally show leads to a performance boost. Lastly, for the first time, we apply SSL to the challenging task of nuclei instance segmentation and show large and consistent performance improvements under diverse settings.
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对比度学习的许多最新方法已努力弥补在ImageNet等标志性图像和Coco等复杂场景上进行预处理的预处理之间的差距。这一差距之所以存在很大程度上是因为普遍使用的随机作物增强量在不同物体的拥挤场景图像中获得语义上不一致的内容。以前的作品使用预处理管道来定位明显的对象以改进裁剪,但是端到端的解决方案仍然难以捉摸。在这项工作中,我们提出了一个框架,该框架通过共同学习表示和细分来实现这一目标。我们利用分割掩码来训练具有掩模依赖性对比损失的模型,并使用经过部分训练的模型来引导更好的掩模。通过在这两个组件之间进行迭代,我们将分割信息中的对比度更新进行基础,并同时改善整个训练的分割。实验表明我们的表示形式在分类,检测和分割方面鲁棒性转移到下游任务。
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标记数据通常昂贵且耗时,特别是对于诸如对象检测和实例分割之类的任务,这需要对图像的密集标签进行密集的标签。虽然几张拍摄对象检测是关于培训小说中的模型(看不见的)对象类具有很少的数据,但它仍然需要在许多标记的基础(见)类的课程上进行训练。另一方面,自我监督的方法旨在从未标记数据学习的学习表示,该数据转移到诸如物体检测的下游任务。结合几次射击和自我监督的物体检测是一个有前途的研究方向。在本调查中,我们审查并表征了几次射击和自我监督对象检测的最新方法。然后,我们给我们的主要外卖,并讨论未来的研究方向。https://gabrielhuang.github.io/fsod-survey/的项目页面
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