Neural Clustering based Visual Representation Learning

📄 arXiv: 2403.17409v1 📥 PDF

作者: Guikun Chen, Xia Li, Yi Yang, Wenguan Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-26

备注: CVPR 2024. Code: https://github.com/guikunchen/FEC/

💡 一句话要点

提出基于神经聚类的特征提取方法以改善视觉表示学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉表示学习 特征提取 聚类方法 神经网络 可解释性 计算机视觉 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉特征提取方法如ConvNets和ViTs在特征表示上存在局限，未能有效建模数据分布。
  2. 本文提出的特征提取与聚类（FEC）方法，通过聚类选择数据代表，自动捕捉数据分布。
  3. 实验结果显示，FEC在多种视觉识别模型和任务中表现出色，验证了其有效性和可解释性。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了机器视觉中的一个基本问题：特征测量，重新审视了聚类这一经典的机器学习方法。现有的视觉特征提取器如卷积神经网络（ConvNets）、视觉变换器（ViTs）和多层感知器（MLPs）将图像表示为矩形区域，虽然这种网格风格的范式广泛应用，但缺乏对数据分布的明确建模。我们提出了特征提取与聚类（FEC）的方法，将特征提取视为从数据中选择代表的过程，从而自动捕捉潜在的数据分布。FEC通过将像素分组为单独的聚类来抽象代表，并利用当前代表更新像素的深度特征。该方法的迭代机制以多个神经层的形式实现，最终的代表可用于下游任务。FEC的层间聚类分配可供人类查看和检查，使其前向过程完全透明，并赋予其良好的可解释性。大量实验验证了FEC的有效性、通用性和可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有视觉特征提取方法在数据分布建模上的不足，现有方法多依赖于固定的网格结构，缺乏灵活性和可解释性。

核心思路：FEC方法将特征提取视为从数据中选择代表的过程，通过聚类来自动捕捉数据的潜在分布，进而提高特征提取的质量和可解释性。

技术框架：FEC的整体架构包括多个神经层，交替进行像素聚类和特征更新。具体流程为：首先将像素分组为聚类，然后根据当前的聚类代表更新像素的深度特征，形成迭代过程。

关键创新：FEC的主要创新在于其将特征提取与聚类结合，形成一种新的可解释性框架，区别于传统的网格结构方法，能够更好地反映数据的真实分布。

关键设计：在FEC中，聚类的数量、损失函数的设计以及神经网络的层数等都是关键参数，具体的网络结构和损失函数设计需根据任务需求进行调整，以优化特征提取效果。

📊 实验亮点

实验结果表明，FEC在多个视觉识别任务中均取得了显著提升，相较于传统方法，FEC在特征提取的准确性和可解释性上均有明显改善，具体性能数据和对比基线将在论文中详细列出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、图像识别、自动驾驶等，FEC方法能够提高特征提取的质量和可解释性，具有广泛的实际价值。未来，FEC可能会推动视觉特征提取方法的进一步发展，促使研究者重新思考现有的特征提取范式。

📄 摘要（原文）

We investigate a fundamental aspect of machine vision: the measurement of features, by revisiting clustering, one of the most classic approaches in machine learning and data analysis. Existing visual feature extractors, including ConvNets, ViTs, and MLPs, represent an image as rectangular regions. Though prevalent, such a grid-style paradigm is built upon engineering practice and lacks explicit modeling of data distribution. In this work, we propose feature extraction with clustering (FEC), a conceptually elegant yet surprisingly ad-hoc interpretable neural clustering framework, which views feature extraction as a process of selecting representatives from data and thus automatically captures the underlying data distribution. Given an image, FEC alternates between grouping pixels into individual clusters to abstract representatives and updating the deep features of pixels with current representatives. Such an iterative working mechanism is implemented in the form of several neural layers and the final representatives can be used for downstream tasks. The cluster assignments across layers, which can be viewed and inspected by humans, make the forward process of FEC fully transparent and empower it with promising ad-hoc interpretability. Extensive experiments on various visual recognition models and tasks verify the effectiveness, generality, and interpretability of FEC. We expect this work will provoke a rethink of the current de facto grid-style paradigm.