論文の概要: S3VAE: Self-Supervised Sequential VAE for Representation Disentanglement
and Data Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11437v1
- Date: Sat, 23 May 2020 00:44:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 03:36:20.780278
- Title: S3VAE: Self-Supervised Sequential VAE for Representation Disentanglement
and Data Generation
- Title（参考訳）: S3VAE:表現距離とデータ生成のための自己監督型シーケンスVAE
- Authors: Yizhe Zhu, Martin Renqiang Min, Asim Kadav, Hans Peter Graf
- Abstract要約: 自己超越下での逐次データの不整合表現を学習するための逐次変分オートエンコーダを提案する。
我々は、入力データ自体から容易にアクセス可能な監視信号や、市販の機能モデルから得られる利点を利用する。
我々のモデルは入力シーケンスの表現を静的因子と動的因子に容易に切り離すことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.38329747789168
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a sequential variational autoencoder to learn disentangled
representations of sequential data (e.g., videos and audios) under
self-supervision. Specifically, we exploit the benefits of some readily
accessible supervisory signals from input data itself or some off-the-shelf
functional models and accordingly design auxiliary tasks for our model to
utilize these signals. With the supervision of the signals, our model can
easily disentangle the representation of an input sequence into static factors
and dynamic factors (i.e., time-invariant and time-varying parts).
Comprehensive experiments across videos and audios verify the effectiveness of
our model on representation disentanglement and generation of sequential data,
and demonstrate that, our model with self-supervision performs comparable to,
if not better than, the fully-supervised model with ground truth labels, and
outperforms state-of-the-art unsupervised models by a large margin.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,逐次データ(ビデオやオーディオなど)の不連続表現を自己スーパービジョンで学習する逐次変分オートエンコーダを提案する。
具体的には、入力データ自体や市販の機能モデルから容易にアクセス可能な監視信号の利点を利用して、これらの信号を利用するための補助的なタスクを設計する。
信号の監督により、入力列の表現を静的因子と動的因子(すなわち時間不変部分と時間不安定部分)に容易に切り離すことができる。
映像と音声の包括的実験により,本モデルの有効性を検証し,自己スーパービジョンを用いたモデルが,基底真理ラベル付き完全教師付きモデルと比較し,最先端の教師なしモデルよりも大きなマージンで上回ることを実証した。
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