論文の概要: Embodied vision for learning object representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06198v1
• Date: Thu, 12 May 2022 16:36:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 13:09:38.006508
• Title: Embodied vision for learning object representations
• Title（参考訳）: 物体表現学習のための身体視
• Authors: Arthur Aubret, C\'eline Teuli\`ere and Jochen Triesch
• Abstract要約: 幼児の視覚的統計は、親しみやすい環境と新しい環境の両方において、物体認識の精度を向上させる。 この効果は、背景から抽出した特徴の減少、画像中の大きな特徴に対するニューラルネットワークバイアス、新奇な背景領域と慣れ親しんだ背景領域との類似性の向上によるものである、と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.211128681972148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent time-contrastive learning approaches manage to learn invariant object representations without supervision. This is achieved by mapping successive views of an object onto close-by internal representations. When considering this learning approach as a model of the development of human object recognition, it is important to consider what visual input a toddler would typically observe while interacting with objects. First, human vision is highly foveated, with high resolution only available in the central region of the field of view. Second, objects may be seen against a blurry background due to infants' limited depth of field. Third, during object manipulation a toddler mostly observes close objects filling a large part of the field of view due to their rather short arms. Here, we study how these effects impact the quality of visual representations learnt through time-contrastive learning. To this end, we let a visually embodied agent "play" with objects in different locations of a near photo-realistic flat. During each play session the agent views an object in multiple orientations before turning its body to view another object. The resulting sequence of views feeds a time-contrastive learning algorithm. Our results show that visual statistics mimicking those of a toddler improve object recognition accuracy in both familiar and novel environments. We argue that this effect is caused by the reduction of features extracted in the background, a neural network bias for large features in the image and a greater similarity between novel and familiar background regions. We conclude that the embodied nature of visual learning may be crucial for understanding the development of human object perception.
• Abstract（参考訳）: 最近の時間コントラスト学習アプローチは、監督なしで不変オブジェクト表現を学習する。 これはオブジェクトの連続したビューをクローズバイ内部表現にマッピングすることで達成される。 この学習アプローチを人間の物体認識発達のモデルとして考える場合、幼児が物体と相互作用しながら観察する視覚入力を考慮しておくことが重要である。 第一に、人間の視覚は高度に発達しており、高解像度は視野の中心領域でのみ利用可能である。 第二に、幼児の視野の深さが限られているため、ぼやけた背景に物体が見えることがある。 第三に、オブジェクト操作の間、幼児は、かなり短い腕のため、視野の大部分を占める近接物体をほとんど観察する。 本稿では,これらの効果が時間差学習を通して学習した視覚表現の質に与える影響について検討する。 この目的のために、私たちは視覚的に具現化されたエージェントを、近距離のフォトリアリスティックフラットの異なる場所のオブジェクトと“プレイ”させました。 各プレイセッションでエージェントは、別のオブジェクトを見るためにボディを回す前に、複数の方向でオブジェクトを見る。 結果として得られるビューのシーケンスは、タイムコントラスト学習アルゴリズムを提供する。 その結果,幼児を模倣した視覚統計では,慣れ親しんだ環境と新しい環境での物体認識精度が向上した。 この効果は、背景から抽出した特徴の減少、画像中の大きな特徴に対するニューラルネットワークバイアス、新奇な背景領域と慣れ親しんだ背景領域とのより類似性によって生じる。 視覚学習の具体的性質は、人間の物体知覚の発達を理解する上で重要であると結論づける。

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