Feature Identification for Hierarchical Contrastive Learning

📄 arXiv: 2510.00837v1 📥 PDF

作者: Julius Ott, Nastassia Vysotskaya, Huawei Sun, Lorenzo Servadei, Robert Wille

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-01

备注: Submitted to ICASSP 2026

💡 一句话要点

提出两种层级对比学习方法，利用层级关系提升细粒度分类性能。

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

关键词: 层级分类 对比学习 高斯混合模型 注意力机制 细粒度分类 计算机视觉 表示学习

📋 核心要点

  1. 传统分类方法忽略了层级结构中固有的类间关系，丢失了重要的监督信号。
  2. 提出G-HMLC和A-HMLC两种方法，分别利用高斯混合模型和注意力机制捕获层级特征。
  3. 在CIFAR100和ModelNet40数据集上，线性评估准确率超越现有方法2个百分点。

📝 摘要（中文）

本文提出了两种新颖的层级对比学习（HMLC）方法，用于解决层级分类问题。第一种方法（G-HMLC）利用高斯混合模型，第二种方法（A-HMLC）使用注意力机制来捕获层级特定的特征，模仿人类处理方式。该方法显式地建模了不同层级间的类间关系以及高层级的不平衡类分布，从而实现跨所有层级的细粒度聚类。在CIFAR100和ModelNet40数据集上的线性评估结果表明，该方法达到了最先进的性能，在准确率方面优于现有的层级对比学习方法2个百分点。定量和定性结果均支持了该方法的有效性，突出了其在计算机视觉及其他领域的应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：层级分类任务中，现有方法忽略了不同层级类别之间的关系，未能充分利用层级结构提供的监督信息。这导致模型无法有效区分细粒度类别，尤其是在高层级类别分布不平衡的情况下，性能会受到显著影响。

核心思路：本文的核心思路是利用对比学习框架，显式地建模层级结构中的类间关系。通过在高层级引入高斯混合模型或注意力机制，模型能够更好地捕捉层级特定的特征，并学习到更具区分性的表示。这种方法旨在模仿人类在处理层级信息时的认知方式，从而提升分类性能。

技术框架：整体框架包含特征提取、层级关系建模和对比学习三个主要阶段。首先，使用卷积神经网络提取图像或3D模型的特征。然后，G-HMLC方法使用高斯混合模型对高层级类别进行建模，A-HMLC方法则使用注意力机制来关注不同层级的特征。最后，通过对比学习损失函数，促使模型学习到能够区分不同层级类别的表示。

关键创新：最重要的创新点在于将对比学习与层级结构相结合，并提出了两种不同的层级关系建模方法（G-HMLC和A-HMLC）。与现有方法相比，本文的方法能够更有效地利用层级结构提供的监督信息，从而提升细粒度分类的性能。现有方法通常只关注最后一层的分类，而忽略了层级结构中蕴含的丰富信息。

关键设计：G-HMLC方法的关键设计在于高斯混合模型的参数设置，例如高斯分量的数量和方差。A-HMLC方法的关键设计在于注意力机制的结构和训练方式，例如注意力头的数量和注意力权重的计算方法。对比学习损失函数通常采用InfoNCE损失，需要仔细调整温度参数以获得最佳性能。此外，数据增强策略的选择也会影响模型的泛化能力。

📊 实验亮点

在CIFAR100和ModelNet40数据集上，本文提出的方法在线性评估中取得了state-of-the-art的性能，超越了现有的层级对比学习方法2个百分点。实验结果表明，该方法能够有效地利用层级结构信息，提升细粒度分类的准确性。消融实验验证了高斯混合模型和注意力机制在层级关系建模中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于计算机视觉和机器人领域的层级分类任务，例如图像分类、物体识别、场景理解等。在生物医学领域，可用于疾病诊断和基因分类。在工业界，可用于产品分类和质量检测。该方法能够提升细粒度分类的准确性和鲁棒性，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。

📄 摘要（原文）

Hierarchical classification is a crucial task in many applications, where objects are organized into multiple levels of categories. However, conventional classification approaches often neglect inherent inter-class relationships at different hierarchy levels, thus missing important supervisory signals. Thus, we propose two novel hierarchical contrastive learning (HMLC) methods. The first, leverages a Gaussian Mixture Model (G-HMLC) and the second uses an attention mechanism to capture hierarchy-specific features (A-HMLC), imitating human processing. Our approach explicitly models inter-class relationships and imbalanced class distribution at higher hierarchy levels, enabling fine-grained clustering across all hierarchy levels. On the competitive CIFAR100 and ModelNet40 datasets, our method achieves state-of-the-art performance in linear evaluation, outperforming existing hierarchical contrastive learning methods by 2 percentage points in terms of accuracy. The effectiveness of our approach is backed by both quantitative and qualitative results, highlighting its potential for applications in computer vision and beyond.