論文の概要: Unsupervised part representation by Flow Capsules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13920v2
• Date: Fri, 19 Feb 2021 18:07:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 01:45:18.831991
• Title: Unsupervised part representation by Flow Capsules
• Title（参考訳）: フローカプセルによる教師なし部分表現
• Authors: Sara Sabour, Andrea Tagliasacchi, Soroosh Yazdani, Geoffrey E. Hinton, David J. Fleet
• Abstract要約: 単一画像から原子部品を検出する一次カプセルエンコーダを学習する方法を提案する。 我々は、階層化画像モデル内の部分生成のための表現型デコーダを用いて、部分定義のための強力な知覚的キューとして動きを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.2934619818695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Capsule networks aim to parse images into a hierarchy of objects, parts and relations. While promising, they remain limited by an inability to learn effective low level part descriptions. To address this issue we propose a way to learn primary capsule encoders that detect atomic parts from a single image. During training we exploit motion as a powerful perceptual cue for part definition, with an expressive decoder for part generation within a layered image model with occlusion. Experiments demonstrate robust part discovery in the presence of multiple objects, cluttered backgrounds, and occlusion. The part decoder infers the underlying shape masks, effectively filling in occluded regions of the detected shapes. We evaluate FlowCapsules on unsupervised part segmentation and unsupervised image classification.
• Abstract（参考訳）: カプセルネットワークは、イメージをオブジェクト、部品、関係の階層に解析することを目的としている。 有望ではあるが、効果的な低レベルな部分記述を学習できないことで制限される。 この問題に対処するために、単一画像から原子部品を検出する一次カプセルエンコーダを学習する方法を提案する。 トレーニング中、私たちは部分定義のための強力な知覚手がかりとしてモーションを利用し、オクルージョンを伴う階層画像モデル内の部分生成のための表現豊かなデコーダを用いています。 実験は、複数の物体、散らかった背景、閉塞の存在下で堅牢な部分発見を示す。 部分デコーダは、下層の形状マスクを推測し、検出された形状の閉塞領域を効果的に充填する。 教師なし部分分割と教師なし画像分類に基づいてFlowCapsulesを評価する。

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