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2024-12-25 更新
Enhancing Contrastive Learning Inspired by the Philosophy of “The Blind Men and the Elephant”
Authors:Yudong Zhang, Ruobing Xie, Jiansheng Chen, Xingwu Sun, Zhanhui Kang, Yu Wang
Contrastive learning is a prevalent technique in self-supervised vision representation learning, typically generating positive pairs by applying two data augmentations to the same image. Designing effective data augmentation strategies is crucial for the success of contrastive learning. Inspired by the story of the blind men and the elephant, we introduce JointCrop and JointBlur. These methods generate more challenging positive pairs by leveraging the joint distribution of the two augmentation parameters, thereby enabling contrastive learning to acquire more effective feature representations. To the best of our knowledge, this is the first effort to explicitly incorporate the joint distribution of two data augmentation parameters into contrastive learning. As a plug-and-play framework without additional computational overhead, JointCrop and JointBlur enhance the performance of SimCLR, BYOL, MoCo v1, MoCo v2, MoCo v3, SimSiam, and Dino baselines with notable improvements.
对比学习是自监督视觉表示学习中的一项流行技术，通常通过应用两种数据增强到同一图像来生成正样本对。设计有效的数据增强策略对于对比学习的成功至关重要。受盲人摸象故事的启发，我们引入了JointCrop和JointBlur方法。这些方法通过利用两个增强参数的联合分布，生成更具挑战性的正样本对，从而使对比学习能够获取更有效的特征表示。据我们所知，这是首次明确将两个数据增强参数的联合分布纳入对比学习。JointCrop和JointBlur作为一个即插即用框架，无需额外的计算开销，在提高SimCLR、BYOL、MoCo v1、MoCo v2、MoCo v3、SimSiam和Dino基线性能的同时，取得了显著的改进。
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PDF Accepted by AAAI 2025
总结
对比学习是无监督视觉表示学习中的一种流行技术，通常通过对同一图像应用两种数据增强来生成正样本对。设计有效的数据增强策略对于对比学习的成功至关重要。受盲人摸象故事的启发，我们引入了JointCrop和JointBlur方法。这些方法通过利用两个增强参数的联合分布，生成更具挑战性的正样本对，使对比学习能够获取更有效的特征表示。据我们所知，这是首次明确地将两个数据增强参数的联合分布纳入对比学习。JointCrop和JointBlur作为一个无需额外计算开销的即插即用框架，显著提高了SimCLR、BYOL、MoCo v1、MoCo v2、MoCo v3、SimSiam和Dino基准测试的性能。
关键见解
- 对比学习是无监督视觉表示学习中的主流技术，依赖于数据增强生成正样本对。
- 数据增强策略的设计对于对比学习的效果至关重要。
- 引入的JointCrop和JointBlur方法通过利用两个增强参数的联合分布，生成更具挑战性的正样本对。
- JointCrop和JointBlur方法受到盲人摸象故事的启发，以提高对比学习的特征表示能力。
- 这种方法是第一个明确将两个数据增强参数的联合分布纳入对比学习的尝试。
- JointCrop和JointBlur作为一个即插即用的框架，不需要额外的计算开销。
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