論文の概要: Conditional Permutation Invariant Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09021v1
• Date: Fri, 17 Jun 2022 21:43:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 14:25:25.902669
• Title: Conditional Permutation Invariant Flows
• Title（参考訳）: 条件付き置換不変フロー
• Authors: Berend Zwartsenberg, Adam \'Scibior, Matthew Niedoba, Vasileios Lioutas, Yunpeng Liu, Justice Sefas, Setareh Dabiri, Jonathan Wilder Lavington, Trevor Campbell, Frank Wood
• Abstract要約: トラクタブルログ密度を持つ集合値データの条件付き生成確率モデルを提案する。 これらのダイナミクスは、学習可能なセット単位の項とペアの相互作用によって駆動され、どちらもディープニューラルネットワークによってパラメータ化される。 本稿では,(1)視覚的に特定された地図情報に条件付けされた複雑な交通シーン生成,(2)画像に直接条件付けされたオブジェクト境界ボックス生成などのアプリケーションを通じて,このモデルの有用性を解説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.740061786510417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a novel, conditional generative probabilistic model of set-valued data with a tractable log density. This model is a continuous normalizing flow governed by permutation equivariant dynamics. These dynamics are driven by a learnable per-set-element term and pairwise interactions, both parametrized by deep neural networks. We illustrate the utility of this model via applications including (1) complex traffic scene generation conditioned on visually specified map information, and (2) object bounding box generation conditioned directly on images. We train our model by maximizing the expected likelihood of labeled conditional data under our flow, with the aid of a penalty that ensures the dynamics are smooth and hence efficiently solvable. Our method significantly outperforms non-permutation invariant baselines in terms of log likelihood and domain-specific metrics (offroad, collision, and combined infractions), yielding realistic samples that are difficult to distinguish from real data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トラクタブルログ密度を持つ集合値データの条件付き生成確率モデルを提案する。 このモデルは、置換同変ダイナミクスによって支配される連続正規化フローである。 これらのダイナミクスは、学習可能なセット単位の項とペアの相互作用によって駆動される。 本稿では,(1)視覚特定地図情報に基づく複雑なトラヒックシーン生成,(2)画像に直接条件づけられたオブジェクトバウンディングボックス生成といったアプリケーションを用いて,このモデルの有用性を示す。 我々は,流動下でのラベル付き条件データの予測可能性を最大化し,力学が滑らかで効率的に解けることを保証するペナルティを生かしてモデルを訓練する。 提案手法は, 実データと区別が難しい実例を生み出すため, 非置換不変基線に対して, 対数確率と領域固有測度(オフロード, 衝突, 複合屈折法)で著しく優れる。

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