自我监督的学习表明它有可能在没有人为注释的情况下提取强大的视觉表现。提出各种作品从不同的角度处理自我监督的学习：（1）对比学习方法（例如，MOCO，SIMCLR）利用阳性和阴性样品来引导训练方向; （2）不对称网络方法（例如，BYOL，SIMSIAM）通过引入预测器网络和止动梯度操作来摆脱阴性样本; （3）特征去相关方法（例如，Barlow Twins，ViCREG），而是旨在降低特征尺寸之间的冗余。这些方法在各种动机的设计损失功能中看起来非常不同。最终的准确度数也各不相同，其中不同的网络和技巧在不同的作品中使用。在这项工作中，我们证明这些方法可以统一成相同的形式。我们不是比较他们的损失函数，我们通过梯度分析推出统一的公式。此外，我们进行公平和详细的实验以比较他们的表现。事实证明，这些方法之间几乎没有差距，并且使用动量编码器是提高性能的关键因素。从这个统一的框架来看，我们提出了一个简单但有效的自我监督学习的简单但有效的渐变形式。它不需要内存银行或预测的网络，但仍然可以实现最先进的性能，并轻松采用其他培训策略。广泛的线性评估实验和许多下游任务也表现出其有效性。代码应释放。
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Siamese networks have become a common structure in various recent models for unsupervised visual representation learning. These models maximize the similarity between two augmentations of one image, subject to certain conditions for avoiding collapsing solutions. In this paper, we report surprising empirical results that simple Siamese networks can learn meaningful representations even using none of the following: (i) negative sample pairs, (ii) large batches, (iii) momentum encoders. Our experiments show that collapsing solutions do exist for the loss and structure, but a stop-gradient operation plays an essential role in preventing collapsing. We provide a hypothesis on the implication of stop-gradient, and further show proof-of-concept experiments verifying it. Our "SimSiam" method achieves competitive results on ImageNet and downstream tasks. We hope this simple baseline will motivate people to rethink the roles of Siamese architectures for unsupervised representation learning. Code will be made available.
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Self-supervised learning (SSL) is rapidly closing BARLOW TWINS is competitive with state-of-the-art methods for self-supervised learning while being conceptually simpler, naturally avoiding trivial constant (i.e. collapsed) embeddings, and being robust to the training batch size.
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我们提出了用于自我监督的视觉表示学习的变换不变性和协方差对比度（TICO）。与其他最新的自我监督学习方法类似，我们的方法基于同一图像的不同变形版本之间的嵌入之间的一致性，这推动了编码器产生变换不变表示。为了避免编码器生成恒定向量的微不足道解，我们通过惩罚低等级解决方案将嵌入的嵌入的协方差矩阵正常化。通过共同最大程度地减少变换不变性损失和协方差对比损失，我们得到了一个能够为下游任务产生有用表示的编码器。我们分析了我们的方法，并表明它可以被视为MOCO的变体，具有无限尺寸的隐式存储器库，无需额外的内存成本。这使我们的方法在使用小批量尺寸时的性能要比替代方法更好。 TICO也可以看作是Barlow双胞胎的修改。通过将对比度和冗余方法联系起来，TICO为我们提供了有关关节嵌入方法如何工作的新见解。
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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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尽管增加了大量的增强家庭，但只有几个樱桃采摘的稳健增强政策有利于自我监督的图像代表学习。在本文中，我们提出了一个定向自我监督的学习范式（DSSL），其与显着的增强符号兼容。具体而言，我们在用标准增强的视图轻度增强后调整重增强策略，以产生更难的视图（HV）。 HV通常具有与原始图像较高的偏差而不是轻度增强的标准视图（SV）。与以前的方法不同，同等对称地将所有增强视图对称地最大化它们的相似性，DSSL将相同实例的增强视图视为部分有序集（具有SV $ \ LeftrightArrow $ SV，SV $ \左路$ HV），然后装备一个定向目标函数尊重视图之间的衍生关系。 DSSL可以轻松地用几行代码实现，并且对于流行的自我监督学习框架非常灵活，包括SIMCLR，Simsiam，Byol。对CiFar和Imagenet的广泛实验结果表明，DSSL可以稳定地改善各种基线，其兼容性与更广泛的增强。
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近年来，基于对比的自我监督学习方法取得了巨大的成功。但是，自学要求非常长的训练时期（例如，MoCO V3的800个时代）才能获得有希望的结果，这对于一般学术界来说是不可接受的，并阻碍了该主题的发展。这项工作重新审视了基于动量的对比学习框架，并确定了两种增强观点仅产生一个积极对的效率低下。我们提出了快速MOCO-一个新颖的框架，该框架利用组合贴片从两个增强视图中构造了多对正面，该视图提供了丰富的监督信号，这些信号带来了可忽视的额外计算成本，从而带来了显着的加速。经过100个时期训练的快速MOCO实现了73.5％的线性评估精度，类似于经过800个时期训练的MOCO V3（Resnet-50骨干）。额外的训练（200个时期）进一步将结果提高到75.1％，这与最先进的方法相当。几个下游任务的实验也证实了快速MOCO的有效性。
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许多最近的自我监督学习方法在图像分类和其他任务上表现出了令人印象深刻的表现。已经使用了一种令人困惑的多种技术，并不总是清楚地了解其收益的原因，尤其是在组合使用时。在这里，我们将图像的嵌入视为点粒子，并将模型优化视为该粒子系统上的动态过程。我们的动态模型结合了类似图像的吸引力，避免局部崩溃的局部分散力以及实现颗粒的全球均匀分布的全局分散力。动态透视图突出了使用延迟参数图像嵌入（a la byol）以及同一图像的多个视图的优点。它还使用纯动态的局部分散力（布朗运动），该分散力比其他方法显示出改善的性能，并且不需要其他粒子坐标的知识。该方法称为MSBREG，代表（i）多视质心损失，它施加了吸引力的力来将不同的图像视图嵌入到其质心上，（ii）奇异值损失，将粒子系统推向空间均匀的密度（ iii）布朗扩散损失。我们评估MSBREG在ImageNet上的下游分类性能以及转移学习任务，包括细粒度分类，多类对象分类，对象检测和实例分段。此外，我们还表明，将我们的正则化术语应用于其他方法，进一步改善了其性能并通过防止模式崩溃来稳定训练。
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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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自我监督学习（SSL）在各种下游视觉任务上表现出色。已经提出了两个主流SSL框架，即实例歧视（ID）和蒙版图像建模（MIM）。 ID从同一图像中汇总了不同视图的表示，同时避免了特征崩溃。它在线性探测器上表现良好，但在检测性能方面较低。另一方面，MIM重建了给定的蒙版图像的原始内容。它在密集的预测下表现出色，但在线性探测方面表现不佳。它们的区别是由于忽略语义一致性或空间敏感性的表示要求而引起的。具体而言，我们观察到（1）语义对齐要求在语义上相似的观点要投影到附近的代表中，这可以通过将不同的观点与强烈的增强进行对比来实现； （2）空间灵敏度需要对图像中的局部结构进行建模。因此，用掩盖图像预测致密表示是有益的，因为它模拟了图像含量的条件分布。在这些分析的驱动下，我们提出了暹罗图像建模（SIM），该图像模型（SIM）预测了增强视图的密集表示，基于来自同一图像的另一种掩盖视图，但具有不同的增强。我们的方法使用一个带有两个分支的暹罗网络。在线分支编码第一个视图，并根据这两个视图之间的相对位置预测第二视图的表示。目标分支通过编码第二视图来产生目标。通过这种方式，我们能够分别使用ID和MIM实现可比的线性探测和密集的预测性能。我们还证明，可以在没有全球损失的情况下获得体面的线性探测结果。代码应在https://github.com/fundamentalvision/siamese-image-modeling上发布。
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最近对比学习在从未标记数据学习视觉表现方面表现出显着进展。核心思想正在培训骨干，以不变的实例的不同增强。虽然大多数方法只能最大化两个增强数据之间的特征相似性，但我们进一步产生了更具挑战性的训练样本，并强迫模型继续预测这些硬样品上的判别表示。在本文中，我们提出了Mixsiam，传统暹罗网络的混合方法。一方面，我们将实例的两个增强图像输入到骨干，并通过执行两个特征的元素最大值来获得辨别结果。另一方面，我们将这些增强图像的混合物作为输入，并期望模型预测接近鉴别的表示。以这种方式，模型可以访问实例的更多变体数据样本，并继续预测它们的不变判别表示。因此，与先前的对比学习方法相比，学习模型更加强大。大型数据集的广泛实验表明，Mixsiam稳步提高了基线，并通过最先进的方法实现了竞争结果。我们的代码即将发布。
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We introduce Bootstrap Your Own Latent (BYOL), a new approach to self-supervised image representation learning. BYOL relies on two neural networks, referred to as online and target networks, that interact and learn from each other. From an augmented view of an image, we train the online network to predict the target network representation of the same image under a different augmented view. At the same time, we update the target network with a slow-moving average of the online network. While state-of-the art methods rely on negative pairs, BYOL achieves a new state of the art without them. BYOL reaches 74.3% top-1 classification accuracy on ImageNet using a linear evaluation with a ResNet-50 architecture and 79.6% with a larger ResNet. We show that BYOL performs on par or better than the current state of the art on both transfer and semi-supervised benchmarks. Our implementation and pretrained models are given on GitHub. 3 * Equal contribution; the order of first authors was randomly selected.
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我们通过以端到端的方式对大规模未标记的数据集进行分类，呈现扭曲，简单和理论上可解释的自我监督的表示学习方法。我们使用Softmax操作终止的暹罗网络，以产生两个增强图像的双类分布。没有监督，我们强制执行不同增强的班级分布。但是，只需最小化增强之间的分歧将导致折叠解决方案，即，输出所有图像的相同类概率分布。在这种情况下，留下有关输入图像的信息。为了解决这个问题，我们建议最大化输入和课程预测之间的互信息。具体地，我们最小化每个样品的分布的熵，使每个样品的课程预测是对每个样品自信的预测，并最大化平均分布的熵，以使不同样品的预测变得不同。以这种方式，扭曲可以自然地避免没有特定设计的折叠解决方案，例如非对称网络，停止梯度操作或动量编码器。因此，扭曲优于各种任务的最先进的方法。特别是，在半监督学习中，扭曲令人惊讶地表现出令人惊讶的是，使用Reset-50作为骨干的1％ImageNet标签实现61.2％的顶级精度，以前的最佳结果为6.2％。代码和预先训练的模型是给出的：https://github.com/byteDance/twist
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In contrastive self-supervised learning, the common way to learn discriminative representation is to pull different augmented "views" of the same image closer while pushing all other images further apart, which has been proven to be effective. However, it is unavoidable to construct undesirable views containing different semantic concepts during the augmentation procedure. It would damage the semantic consistency of representation to pull these augmentations closer in the feature space indiscriminately. In this study, we introduce feature-level augmentation and propose a novel semantics-consistent feature search (SCFS) method to mitigate this negative effect. The main idea of SCFS is to adaptively search semantics-consistent features to enhance the contrast between semantics-consistent regions in different augmentations. Thus, the trained model can learn to focus on meaningful object regions, improving the semantic representation ability. Extensive experiments conducted on different datasets and tasks demonstrate that SCFS effectively improves the performance of self-supervised learning and achieves state-of-the-art performance on different downstream tasks.
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对比度学习最近在无监督的视觉表示学习中显示出巨大的潜力。在此轨道中的现有研究主要集中于图像内不变性学习。学习通常使用丰富的图像内变换来构建正对，然后使用对比度损失最大化一致性。相反，相互影响不变性的优点仍然少得多。利用图像间不变性的一个主要障碍是，尚不清楚如何可靠地构建图像间的正对，并进一步从它们中获得有效的监督，因为没有配对注释可用。在这项工作中，我们提出了一项全面的实证研究，以更好地了解从三个主要组成部分的形象间不变性学习的作用：伪标签维护，采样策略和决策边界设计。为了促进这项研究，我们引入了一个统一的通用框架，该框架支持无监督的内部和间形内不变性学习的整合。通过精心设计的比较和分析，揭示了多个有价值的观察结果：1）在线标签收敛速度比离线标签更快； 2）半硬性样品比硬否定样品更可靠和公正； 3）一个不太严格的决策边界更有利于形象间的不变性学习。借助所有获得的食谱，我们的最终模型（即InterCLR）对多个标准基准测试的最先进的内图内不变性学习方法表现出一致的改进。我们希望这项工作将为设计有效的无监督间歇性不变性学习提供有用的经验。代码：https：//github.com/open-mmlab/mmselfsup。
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对比性自我监督表示方法学习方法最大程度地提高了正对之间的相似性，同时倾向于最大程度地减少负对之间的相似性。但是，总的来说，负面对之间的相互作用被忽略了，因为它们没有根据其特定差异和相似性而采用的特殊机制来对待负面对。在本文中，我们提出了扩展的动量对比（Xmoco），这是一种基于MOCO家族配置中提出的动量编码单元的遗产，一种自我监督的表示方法。为此，我们引入了交叉一致性正则化损失，并通过该损失将转换一致性扩展到不同图像（负对）。在交叉一致性正则化规则下，我们认为与任何一对图像（正或负）相关的语义表示应在借口转换下保留其交叉相似性。此外，我们通过在批处理上的负面对上实施相似性的均匀分布来进一步规范训练损失。可以轻松地将所提出的正规化添加到现有的自我监督学习算法中。从经验上讲，我们报告了标准Imagenet-1K线性头部分类基准的竞争性能。此外，通过将学习的表示形式转移到常见的下游任务中，我们表明，将Xmoco与普遍使用的增强功能一起使用可以改善此类任务的性能。我们希望本文的发现是研究人员考虑自我监督学习中负面例子的重要相互作用的动机。
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数据增强模块用于对比学习将给定的数据示例转换为两个视图，这被认为是必不可少的且不可替代的。但是，多个数据增强的预定组成带来了两个缺点。首先，增强类型的人工选择为模型带来了特定的代表性不变，它们对不同的下游任务具有不同程度的积极和负面影响。在培训期间，平等处理每种类型的增强性，使该模型学习了各种下游任务的非最佳表示，并限制了事先选择增强类型的灵活性。其次，在经典的对比度学习方法中使用的强大数据增强可能会在某些情况下带来太多的不变性，而对于某些下游任务至关重要的细粒度可能会丢失。本文提出了一种通用方法，以考虑在一般的对比学习框架中考虑在何处以及与什么对比来减轻这两个问题。我们首先建议根据每个数据增强的重要性，在模型的不同深度学习不同的增强不变，而不是在骨干中均匀学习代表性不变。然后，我们建议用增强嵌入扩展对比内容，以减少强大数据增强的误导效果。基于几种基线方法的实验表明，我们在分类，检测和分割下游任务上学习更好的各种基准。
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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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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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