VALSE 论文速览 第17期：基于对比预测的缺失视图聚类方法

为了使得视觉与学习领域相关从业者快速及时地了解领域的最新发展动态和前沿技术进展，VALSE最新推出了《论文速览》栏目，将在每周二和周五各发布一篇顶会顶刊论文的录制视频，对单个前沿工作进行细致讲解。本期VALSE论文速览选取了来自四川大学等单位的不完全多视图聚类方面的工作。该工作由彭玺教授指导，林义杰同学录制。

论文题目：基于对比预测的缺失视图聚类方法

作者列表：林义杰 (四川大学)，缑元彪 (四川大学)，刘子韬 (好未来教育集团)，李伯运 (四川大学)，吕建成 (四川大学)，彭玺 (四川大学)

B站观看网址：

https://www.bilibili.com/video/BV1Ub4y1a7Zy/

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论文摘要：

实际应用中，由于数据采集和传输过程的复杂性，数据可能会丢失部分视图，这就导致了信息不完备下的视图缺失问题。例如在线会议中，一些视频帧可能由于传感器故障而丢失了视觉或音频信号。针对该问题，过去十多年已提出了一些不完全多视图聚类方法并取得了显著效果。但视图缺失问题仍面临两个主要挑战：1）如何在不利用标签信息的情况下学习一致的多视图公共表示；2）如何从部分缺失的数据中还原完整的数据。针对上述挑战，受近期Tsai等在ICLR2021上发表的工作所启发，本文提供了一个新的不完全多视图聚类见解，即不完全多视图聚类中的数据恢复和一致性学习是一体两面的，两者可统一到信息论的框架中。基于上述观察，论文提出了对偶预测范式并将其与对比学习结合，通过一个新的损失函数实现了跨视图一致性与可恢复性的联合优化。大量的实验验证了所提出的损失函数的有效性。

论文信息：

[1] Yijie Lin, Yuanbiao Gou, Zitao Liu, Boyun Li, Jiancheng Lv, Xi Peng*, COMPLETER: Incomplete Multi-view Clustering via Contrastive Prediction, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Jun. 19-25, 2021. Online.

论文链接：

[https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Lin_COMPLETER_Incomplete_Multi-View_Clustering_via_Contrastive_Prediction_CVPR_2021_paper.pdf]

代码链接：

[https://github.com/XLearning-SCU/2021-CVPR-Completer]

视频讲者简介：

林义杰，四川大学博士生，导师为彭玺教授，研究方向为无监督表示学习与多模态学习。

特别鸣谢本次论文速览主要组织者：

月度轮值AC：张长青 (天津大学)、江波 (安徽大学)

季度责任AC：许永超 (武汉大学)

活动参与方式

1、VALSE每周举行的Webinar活动依托B站直播平台进行，欢迎在B站搜索VALSE_Webinar关注我们！

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