DenoiseRep: Denoising Model for Representation Learning

📄 arXiv: 2406.08773v4 📥 PDF

作者: Zhengrui Xu, Guan'an Wang, Xiaowen Huang, Jitao Sang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-06-13 (更新: 2024-11-05)

备注: Accepted by NeurIPS 2024 (Oral)

💡 一句话要点

提出DenoiseRep，通过联合特征提取和去噪提升表征学习能力。

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

关键词: 表征学习 去噪模型 特征提取 判别任务 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在判别任务中对去噪模型的探索不足，限制了表征学习的性能。
  2. DenoiseRep将特征提取和去噪统一在同一框架下，通过递归去噪提升特征的判别能力。
  3. 实验表明，DenoiseRep在多种视觉任务和不同网络架构上均取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

去噪模型已被证明是一种强大的生成模型，但在判别任务中的探索较少。表征学习在判别任务中至关重要，其定义为“学习数据的表征（或特征），使得在构建分类器或其他预测器时更容易提取有用的信息”。本文提出了一种新的用于表征学习的去噪模型（DenoiseRep），通过联合特征提取和去噪来提高特征判别能力。DenoiseRep将骨干网络中的每个嵌入层视为一个去噪层，将级联的嵌入层视为逐步递归地去噪特征。这统一了特征提取和去噪的框架，前者逐步地将特征从低级嵌入到高级，后者递归地逐步去噪特征。之后，DenoiseRep融合了特征提取和去噪层的参数，并在理论上证明了融合前后的等价性，从而使特征去噪计算免费。DenoiseRep是一种无标签算法，可以逐步改进特征，如果可用，也可以补充标签。在各种判别视觉任务（包括ReID、图像分类、目标检测、图像分割）上的实验结果表明了稳定性和令人印象深刻的改进。我们还验证了其在CNN和Transformer架构上的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决判别任务中特征表征学习的问题。现有方法通常将特征提取和去噪视为独立的步骤，忽略了它们之间的内在联系，导致特征判别能力不足。此外，直接应用去噪模型到深度网络中会引入额外的计算负担。

核心思路：论文的核心思路是将深度网络中的每一层嵌入层都视为一个去噪层，通过递归地去噪特征来提升特征的判别能力。同时，通过融合特征提取和去噪层的参数，实现“计算免费”的去噪，避免引入额外的计算负担。

技术框架：DenoiseRep的技术框架主要包含以下几个步骤：1) 将骨干网络中的每个嵌入层视为一个去噪层；2) 将级联的嵌入层视为逐步递归地去噪特征；3) 融合特征提取和去噪层的参数。整个过程无需标签，可以与现有的有监督学习方法结合使用。

关键创新：论文的关键创新在于将特征提取和去噪统一在同一框架下，并提出了参数融合的方法，实现了计算免费的去噪。这种方法不仅提升了特征的判别能力，而且避免了引入额外的计算负担。

关键设计：DenoiseRep的关键设计包括：1) 将每一层嵌入层都视为一个去噪层，利用深度网络的层次结构进行递归去噪；2) 通过参数融合，将特征提取和去噪的计算合并，避免引入额外的计算负担；3) 算法本身是无监督的，可以与现有的有监督学习方法结合使用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DenoiseRep在多个判别视觉任务上取得了显著的性能提升。例如，在ImageNet图像分类任务上，DenoiseRep可以提升ResNet模型的准确率。在Market-1501 ReID任务上，DenoiseRep也取得了明显的性能提升。此外，DenoiseRep在CNN和Transformer架构上均表现出良好的性能。

🎯 应用场景

DenoiseRep具有广泛的应用前景，可以应用于各种判别视觉任务，例如图像分类、目标检测、图像分割、ReID等。该方法可以提升现有模型的性能，尤其是在数据噪声较大或标签信息不足的情况下，具有重要的实际价值。未来，该方法可以进一步扩展到其他领域，例如自然语言处理、语音识别等。

📄 摘要（原文）

The denoising model has been proven a powerful generative model but has little exploration of discriminative tasks. Representation learning is important in discriminative tasks, which is defined as "learning representations (or features) of the data that make it easier to extract useful information when building classifiers or other predictors". In this paper, we propose a novel Denoising Model for Representation Learning (DenoiseRep) to improve feature discrimination with joint feature extraction and denoising. DenoiseRep views each embedding layer in a backbone as a denoising layer, processing the cascaded embedding layers as if we are recursively denoise features step-by-step. This unifies the frameworks of feature extraction and denoising, where the former progressively embeds features from low-level to high-level, and the latter recursively denoises features step-by-step. After that, DenoiseRep fuses the parameters of feature extraction and denoising layers, and theoretically demonstrates its equivalence before and after the fusion, thus making feature denoising computation-free. DenoiseRep is a label-free algorithm that incrementally improves features but also complementary to the label if available. Experimental results on various discriminative vision tasks, including re-identification (Market-1501, DukeMTMC-reID, MSMT17, CUHK-03, vehicleID), image classification (ImageNet, UB200, Oxford-Pet, Flowers), object detection (COCO), image segmentation (ADE20K) show stability and impressive improvements. We also validate its effectiveness on the CNN (ResNet) and Transformer (ViT, Swin, Vmamda) architectures.