論文の概要: Learning to Manipulate Individual Objects in an Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05495v1
• Date: Sat, 11 Apr 2020 21:50:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 12:48:55.983660
• Title: Learning to Manipulate Individual Objects in an Image
• Title（参考訳）: 画像中の個々の物体を操作する学習
• Authors: Yanchao Yang, Yutong Chen and Stefano Soatto
• Abstract要約: 本稿では,独立性および局所性を有する潜在因子を用いた生成モデルを学習する手法について述べる。 これは、潜伏変数の摂動が、オブジェクトに対応する合成画像の局所領域のみに影響を与えることを意味する。 他の教師なし生成モデルとは異なり、オブジェクトレベルのアノテーションを必要とせず、オブジェクト中心の操作を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.55005356240761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We describe a method to train a generative model with latent factors that are (approximately) independent and localized. This means that perturbing the latent variables affects only local regions of the synthesized image, corresponding to objects. Unlike other unsupervised generative models, ours enables object-centric manipulation, without requiring object-level annotations, or any form of annotation for that matter. The key to our method is the combination of spatial disentanglement, enforced by a Contextual Information Separation loss, and perceptual cycle-consistency, enforced by a loss that penalizes changes in the image partition in response to perturbations of the latent factors. We test our method's ability to allow independent control of spatial and semantic factors of variability on existing datasets and also introduce two new ones that highlight the limitations of current methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,(ほぼ)独立かつ局所的な潜在因子を用いた生成モデルを訓練する方法について述べる。 これは、潜伏変数の摂動が、オブジェクトに対応する合成画像の局所領域のみに影響を与えることを意味する。 他の教師なし生成モデルとは異なり、オブジェクトレベルのアノテーションやそれに対するいかなるアノテーションも必要とせず、オブジェクト中心の操作を可能にする。 提案手法の鍵となるのは,コンテキスト情報分離損失によって強制される空間的ゆがみと,潜伏因子の摂動に応じて画像分割の変化をペナルティ化する損失によって強制される知覚的周期整合との組み合わせである。 既存のデータセットにおける空間的および意味的因子の独立制御を可能にする手法の能力をテストするとともに,現在の手法の限界を強調する2つの新しい手法を導入する。

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