論文の概要: Hierarchical Relational Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03635v2
• Date: Mon, 14 Dec 2020 22:14:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 21:52:04.207990
• Title: Hierarchical Relational Inference
• Title（参考訳）: 階層的関係推論
• Authors: Aleksandar Stani\'c, Sjoerd van Steenkiste, J\"urgen Schmidhuber
• Abstract要約: 本稿では,物体を局所的に独立に振る舞うが,よりグローバルに一括して振る舞う部分の階層としてモデル化する物理推論手法を提案する。 従来の手法とは異なり,本手法は生画像から直接教師なしの方法で学習する。 複数のレベルの抽象化を明確に区別し、合成ビデオと実世界のビデオのモデリングにおいて、強力なベースラインを超えて改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.00374471991246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Common-sense physical reasoning in the real world requires learning about the interactions of objects and their dynamics. The notion of an abstract object, however, encompasses a wide variety of physical objects that differ greatly in terms of the complex behaviors they support. To address this, we propose a novel approach to physical reasoning that models objects as hierarchies of parts that may locally behave separately, but also act more globally as a single whole. Unlike prior approaches, our method learns in an unsupervised fashion directly from raw visual images to discover objects, parts, and their relations. It explicitly distinguishes multiple levels of abstraction and improves over a strong baseline at modeling synthetic and real-world videos.
• Abstract（参考訳）: 現実世界における常識的な物理的推論は、オブジェクトの相互作用とそのダイナミクスについて学ぶ必要がある。 しかし、抽象オブジェクトの概念は、それらがサポートする複雑な振る舞いの観点で大きく異なる様々な物理オブジェクトを含んでいる。 そこで本研究では,物体を局所的に独立に振る舞うが,よりグローバルに一括して振る舞う部分の階層としてモデル化する物理推論手法を提案する。 従来の手法とは異なり,本手法は生画像から直接教師なしの方法で学習し,対象,部品,それらの関係を探索する。 複数の抽象化レベルを明確に区別し、合成ビデオや現実世界ビデオのモデリングにおいて、強力なベースラインを越えて改善する。

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