颜色与形状特征在视觉对比学习中的影响
计算机视觉与模式识别
2023-01-31 v1
摘要
在视觉表示学习领域，对比学习的性能已逐步赶上常由分类卷积神经网络构成的监督方法。然而，多数研究工作聚焦于提升图像分类与目标检测等下游任务的精度。对于视觉对比学习，单个图像特征（如颜色与形状）对模型性能的影响仍不明确。本文通过设计多种消融实验研究此类影响，其结果由专门设计的指标评估。尽管这些指标非我们所创，我们首次将其用于表示评估领域。具体而言，我们定量评估两种主要图像特征（即颜色与形状）的贡献。实验结果表明，与监督表示相比，对比表示倾向于在表示空间内与颜色相近的物体聚为一类，且所含形状信息少于监督表示。最后，我们讨论当前的数据增强是致使这些结果的原因。我们相信探索一种无监督的增强方法以
引用
@article{arxiv.2301.12459,
title = {The Influences of Color and Shape Features in Visual Contrastive Learning},
author = {Xiaoqi Zhuang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.12459},
year = {2023}
}