Chaotic Contrastive Learning for Robust Texture Classification
作者: Joao B Florindo
分类: cs.CV
发布日期: 2026-05-06
💡 一句话要点
提出混沌对比学习框架，提升纹理分类在复杂环境下的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 纹理分类 混沌对比学习 自监督学习 数据增强 特征融合 注意力机制 鲁棒性
📋 核心要点
- 现有纹理分类方法过度依赖颜色和形状特征，泛化能力不足，难以应对复杂环境下的光照和尺度变化。
- 利用混沌映射作为数据增强手段，通过混沌对比学习，迫使网络学习对环境噪声和反射率变化具有鲁棒性的拓扑特征。
- 通过注意力机制融合大型监督模型的高级语义特征和混沌预训练模型提取的低频结构特征，提升分类精度。
📝 摘要（中文）
纹理分类是计算机视觉中的一项关键任务，但由于类间相似性高以及结构模式对尺度和光照变化的敏感性，面临着独特的挑战。卷积神经网络（CNN）和视觉Transformer虽然取得了不错的性能，但通常需要大量的标注数据集，或者由于过度依赖颜色和形状特征而难以跨域泛化。本文提出了一种新的框架，将自监督学习（SSL）与确定性混沌动力学相结合。我们提出了一种混沌对比预训练策略，其中像素级的混沌映射（特别是Logistic、Tent和Sine映射）充当非线性数据增强技术。这些基于遍历理论的混沌扰动，通过模拟复杂环境噪声和反射率变化，迫使网络学习拓扑鲁棒的特征。此外，我们引入了一种基于注意力的特征集成，将来自监督大型骨干网络的高级语义表示与来自混沌预训练的小型编码器的低频结构特征融合。在六个纹理基准数据集（FMD、UMD、KTH-TIPS2-b、DTD、GTOS和1200Tex）上的实验结果表明，该方法优于最先进的方法，并在所有分析的数据集上取得了有希望的准确率。
🔬 方法详解
问题定义：纹理分类任务在实际应用中面临着类间相似度高、易受光照和尺度变化影响等问题。现有的CNN和Transformer模型虽然性能优异，但依赖大量标注数据，且容易过拟合颜色和形状等浅层特征，导致泛化能力不足，难以适应真实场景的复杂变化。
核心思路：论文的核心思路是利用混沌动力学系统生成具有遍历性的扰动，作为一种数据增强手段，迫使模型学习对噪声和形变具有鲁棒性的深层结构特征。通过混沌对比学习，模型能够更好地区分不同纹理之间的本质差异，从而提高分类精度和泛化能力。
技术框架：该框架主要包含两个阶段：混沌对比预训练阶段和特征集成阶段。在预训练阶段，使用Logistic、Tent和Sine等混沌映射对输入图像进行像素级的扰动，生成不同的数据增强样本。然后，利用对比学习的目标函数，训练一个小型编码器，使其能够提取对混沌扰动具有不变性的特征。在特征集成阶段，将预训练的小型编码器与一个大型的监督模型（如ResNet）进行特征融合。具体来说，使用注意力机制对两个模型的特征进行加权融合，从而结合高级语义信息和低频结构信息。
关键创新：该论文的关键创新在于将混沌动力学系统引入到自监督学习中，作为一种新的数据增强方法。与传统的图像变换（如旋转、缩放等）相比，混沌扰动具有更强的非线性性和遍历性，能够更好地模拟真实场景中的复杂变化。此外，通过注意力机制进行特征集成，能够有效地融合不同模型的优势，进一步提高分类性能。
关键设计：在混沌对比预训练阶段，选择了Logistic、Tent和Sine三种常用的混沌映射，并对它们的参数进行了调整，以获得最佳的扰动效果。对比学习的目标函数采用了InfoNCE损失，用于最大化正样本之间的相似性，同时最小化负样本之间的相似性。在特征集成阶段，注意力机制的设计允许模型根据输入图像的特点，动态地调整不同特征的权重。此外，还对大型监督模型的结构和参数进行了优化，以获得更好的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在六个纹理基准数据集上均取得了优于现有方法的性能。例如，在DTD数据集上，该方法取得了state-of-the-art的准确率。此外，该方法在小样本学习场景下也表现出良好的性能，证明了其具有较强的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业质检、遥感图像分析、医学图像诊断等领域。例如，在工业质检中，可以利用该方法对产品表面的纹理缺陷进行自动检测，提高生产效率和产品质量。在遥感图像分析中，可以用于地物分类和土地利用监测。在医学图像诊断中，可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确率。
📄 摘要（原文）
Texture classification is a pivotal task in computer vision, presenting unique challenges due to high inter-class similarity and the sensitivity of structural patterns to scale and illumination changes. While Convolutional Neural Networks (CNNs) and recent Vision Transformers have set performance benchmarks, they often require extensive labeled datasets or struggle to generalize across domains due to an over-reliance on color and shape features. This paper introduces a novel framework that synergizes Self-Supervised Learning (SSL) with deterministic chaotic dynamics. We propose a chaotic contrastive pre-training strategy, where pixel-wise chaotic maps, specifically Logistic, Tent, and Sine maps, act as non-linear data augmentation techniques. These chaotic perturbations, grounded in ergodic theory, force the network to learn topologically robust features by mimicking complex environmental noise and reflectance variations. Furthermore, we introduce an attention-based feature ensemble that fuses high-level semantic representations from a supervised large backbone with low-frequency structural features from a chaos-pretrained tiny encoder. Experimental results on six texture benchmarks (FMD, UMD, KTH-TIPS2-b, DTD, GTOS, and 1200Tex) demonstrate the superiority of the proposed method, outperforming state-of-the-art approaches and achieving promising accuracies on all the analyzed datasets.