#185
summarized by : Hiroki Nakamura
Propagate Yourself: Exploring Pixel-Level Consistency for Unsupervised Visual Representation Learning
Zhenda Xie, Yutong Lin, Zheng Zhang, Yue Cao, Stephen Lin, Han Hu

どんな論文か？

Pixel level の Self-supervised learning の手法を提案した論文 エンコーダによって得られた画像の特徴量において、似たピクセルに関する特徴量間の similarity を大きくするように学習することで学習を実現。
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新規性

Pixel level の Self-supervised learning の手法を提案した点。 これまでは画像同士の contrastive learning など instance level の手法が多く、画像分類など画像レベルの推定には有効だが、Segmentation などの pixel level での推定が必要なタスクには空間的な感度が低いと考え、この手法を提案している。

結果

COCO, VOC, Cityscapes データセットでの object detection や semantic segmentation で既存手法と精度を比較し、精度向上を確認。

その他（なぜ通ったか？等）

https://github.com/zdaxie/PixPro

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