論文の概要: Bridging the Gap to Real-World Object-Centric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14860v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 15:24:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 16:34:30.711835
• Title: Bridging the Gap to Real-World Object-Centric Learning
• Title（参考訳）: 現実世界のオブジェクト中心学習にギャップを埋める
• Authors: Maximilian Seitzer, Max Horn, Andrii Zadaianchuk, Dominik Zietlow, Tianjun Xiao, Carl-Johann Simon-Gabriel, Tong He, Zheng Zhang, Bernhard Sch\"olkopf, Thomas Brox, Francesco Locatello
• Abstract要約: 自己教師付き方法で訓練されたモデルから特徴を再構成することは、完全に教師なしの方法でオブジェクト中心表現が生じるための十分な訓練信号であることを示す。 我々のアプローチであるDINOSAURは、シミュレーションデータ上で既存のオブジェクト中心学習モデルよりも大幅に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.55867830853803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans naturally decompose their environment into entities at the appropriate level of abstraction to act in the world. Allowing machine learning algorithms to derive this decomposition in an unsupervised way has become an important line of research. However, current methods are restricted to simulated data or require additional information in the form of motion or depth in order to successfully discover objects. In this work, we overcome this limitation by showing that reconstructing features from models trained in a self-supervised manner is a sufficient training signal for object-centric representations to arise in a fully unsupervised way. Our approach, DINOSAUR, significantly out-performs existing object-centric learning models on simulated data and is the first unsupervised object-centric model that scales to real world-datasets such as COCO and PASCAL VOC. DINOSAUR is conceptually simple and shows competitive performance compared to more involved pipelines from the computer vision literature.
• Abstract（参考訳）: 人間は自然に環境を、世界に作用する適切な抽象レベルで実体に分解する。 機械学習アルゴリズムでこの分解を教師なしの方法で導くことは、重要な研究のラインとなっている。 しかし、現在の手法はシミュレーションデータに制限されているか、物体をうまく発見するために動きや深さの形で追加情報を必要とする。 そこで本研究では,自己教師ありで訓練されたモデルから特徴を再構築することは,オブジェクト中心表現を完全に教師なしの方法で生成するための十分な訓練信号であることを示すことにより,この限界を克服する。 我々のアプローチであるDINOSAURは、シミュレーションデータ上で既存のオブジェクト中心学習モデルよりも大幅に優れており、COCOやPASCALVOCのような実世界のデータセットにスケールする最初の教師なしオブジェクト中心学習モデルである。 DINOSAURは概念的には単純で、コンピュータビジョンの文献のより複雑なパイプラインに比べて競争力がある。

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