論文の概要: Compositional Scene Representation Learning via Reconstruction: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07135v1
• Date: Tue, 15 Feb 2022 02:14:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-16 14:29:50.067812
• Title: Compositional Scene Representation Learning via Reconstruction: A Survey
• Title（参考訳）: 再構成による構成シーン表現学習:調査
• Authors: Jinyang Yuan, Tonglin Chen, Bin Li, Xiangyang Xue
• Abstract要約: 視覚的な場面でより適切な表現が学習されれば、視覚タスクのパフォーマンスが向上する可能性がある。 再構成による構成シーン表現学習は重要な研究課題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.33349317481124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual scene representation learning is an important research problem in the field of computer vision. The performance on vision tasks could be improved if more suitable representations are learned for visual scenes. Complex visual scenes are the composition of relatively simple visual concepts, and have the property of combinatorial explosion. Compared with directly representing the entire visual scene, extracting compositional scene representations can better cope with the diverse combination of background and objects. Because compositional scene representations abstract the concept of objects, performing visual scene analysis and understanding based on these representations could be easier and more interpretable. Moreover, learning compositional scene representations via reconstruction can greatly reduce the need for training data annotations. Therefore, compositional scene representation learning via reconstruction has important research significance. In this survey, we first discuss representative methods that either learn from a single viewpoint or multiple viewpoints without object-level supervision, then the applications of compositional scene representations, and finally the future directions on this topic.
• Abstract（参考訳）: 視覚シーン表現学習はコンピュータビジョンの分野で重要な研究課題である。 視覚シーンに適切な表現が学習されれば、視覚タスクのパフォーマンスが向上する可能性がある。 複雑な視覚シーンは比較的単純な視覚概念の合成であり、組合せ的爆発の性質を持っている。 視覚シーン全体を直接表現するのに比べ、構成的なシーン表現を抽出することは、背景とオブジェクトの多様な組み合わせに対処できる。 構成的シーン表現はオブジェクトの概念を抽象化するので、これらの表現に基づいて視覚的なシーン分析と理解を行うことは、より容易に解釈できる。 さらに、再構成による構成シーン表現の学習は、データアノテーションのトレーニングの必要性を大幅に減らすことができる。 したがって、再構成による構図表現学習は重要な研究課題である。 本稿では,まず,オブジェクト指向の監督なしに,一つの視点から学習するか,複数の視点から学習するか,構図表現の応用を行い,最終的にこの話題の今後の方向性について考察する。

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