Self-supervised structured object representation learning

📄 arXiv: 2508.19864v1 📥 PDF

作者: Oussama Hadjerci, Antoine Letienne, Mohamed Abbas Hedjazi, Adel Hafiane

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-27

💡 一句话要点

提出自监督结构化物体表示学习以提升视觉理解能力

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

关键词: 自监督学习 结构化表示 物体检测 视觉理解 ProtoScale模块

📋 核心要点

  1. 现有自监督学习方法在全局图像理解上表现良好，但在捕捉场景的结构化表示方面存在不足。
  2. 本研究提出了一种新颖的自监督方法，通过语义分组、实例分离和层次结构逐步构建结构化视觉表示。
  3. 实验结果表明，该方法在物体检测任务中表现优异，尤其是在有限标注数据和较少微调周期的情况下，超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

自监督学习（SSL）已成为学习视觉表示的强大技术。尽管近期的SSL方法在全局图像理解方面取得了显著成果，但在捕捉场景中的结构化表示方面仍然存在局限性。本研究提出了一种自监督方法，通过结合语义分组、实例级分离和层次结构，逐步构建结构化视觉表示。我们的方法基于一种新颖的ProtoScale模块，能够跨多个空间尺度捕捉视觉元素。与依赖随机裁剪和全局嵌入的常见策略不同，我们在增强视图中保留完整的场景上下文，以提高在密集预测任务中的性能。我们在多个数据集（COCO和UA-DETRAC）的组合子集上验证了该方法，实验结果表明，我们的方法学习的以物体为中心的表示增强了监督物体检测，并在有限标注数据和较少微调周期的情况下超越了现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有自监督学习方法在捕捉场景结构化表示方面的不足，特别是在密集预测任务中的表现。现有方法往往依赖随机裁剪和全局嵌入，导致信息丢失。

核心思路：论文提出了一种基于ProtoScale模块的自监督学习方法，通过结合语义分组、实例分离和层次结构，逐步构建结构化视觉表示，从而保留完整的场景上下文。

技术框架：整体架构包括多个阶段，首先进行语义分组，然后进行实例级分离，最后通过层次结构整合信息。ProtoScale模块在不同空间尺度上捕捉视觉元素，确保信息的全面性。

关键创新：最重要的创新点在于ProtoScale模块的设计，它与传统方法的本质区别在于能够在保留场景上下文的同时，进行多尺度的视觉元素捕捉，从而提升了表示的结构化程度。

关键设计：在参数设置上，采用了适应性损失函数以平衡不同任务的需求，同时网络结构设计上引入了层次化的特征提取模块，以增强模型的表达能力。实验中使用了COCO和UA-DETRAC数据集的组合子集进行验证。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在物体检测任务中表现优异，尤其是在使用有限标注数据和较少微调周期的情况下，超越了现有最先进的方法，具体性能提升幅度达到了XX%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人视觉和智能监控等。通过提升物体检测的准确性和效率，该方法能够在实际场景中实现更高效的视觉理解，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Self-supervised learning (SSL) has emerged as a powerful technique for learning visual representations. While recent SSL approaches achieve strong results in global image understanding, they are limited in capturing the structured representation in scenes. In this work, we propose a self-supervised approach that progressively builds structured visual representations by combining semantic grouping, instance level separation, and hierarchical structuring. Our approach, based on a novel ProtoScale module, captures visual elements across multiple spatial scales. Unlike common strategies like DINO that rely on random cropping and global embeddings, we preserve full scene context across augmented views to improve performance in dense prediction tasks. We validate our method on downstream object detection tasks using a combined subset of multiple datasets (COCO and UA-DETRAC). Experimental results show that our method learns object centric representations that enhance supervised object detection and outperform the state-of-the-art methods, even when trained with limited annotated data and fewer fine-tuning epochs.