論文の概要: SlotFormer: Unsupervised Visual Dynamics Simulation with Object-Centric Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05861v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 01:53:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 12:15:49.592026
• Title: SlotFormer: Unsupervised Visual Dynamics Simulation with Object-Centric Models
• Title（参考訳）: slotformer:オブジェクト中心モデルによる教師なしビジュアルダイナミクスシミュレーション
• Authors: Ziyi Wu, Nikita Dvornik, Klaus Greff, Thomas Kipf, Animesh Garg
• Abstract要約: 学習対象時間表現に基づくトランスフォーマーに基づく自己回帰モデルであるSlotFormerを紹介する。 本稿では,複雑なオブジェクト相互作用を持つデータセットの予測にSlotFormerをうまく適用する。 また,このようなタスクに特化して設計された手法と競合する,モデルベース計画の世界モデルとして機能する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.313085784715575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding dynamics from visual observations is a challenging problem that requires disentangling individual objects from the scene and learning their interactions. While recent object-centric models can successfully decompose a scene into objects, modeling their dynamics effectively still remains a challenge. We address this problem by introducing SlotFormer -- a Transformer-based autoregressive model operating on learned object-centric representations. Given a video clip, our approach reasons over object features to model spatio-temporal relationships and predicts accurate future object states. In this paper, we successfully apply SlotFormer to perform video prediction on datasets with complex object interactions. Moreover, the unsupervised SlotFormer's dynamics model can be used to improve the performance on supervised downstream tasks, such as Visual Question Answering (VQA), and goal-conditioned planning. Compared to past works on dynamics modeling, our method achieves significantly better long-term synthesis of object dynamics, while retaining high quality visual generation. Besides, SlotFormer enables VQA models to reason about the future without object-level labels, even outperforming counterparts that use ground-truth annotations. Finally, we show its ability to serve as a world model for model-based planning, which is competitive with methods designed specifically for such tasks.
• Abstract（参考訳）: 視覚的な観察からダイナミクスを理解することは、個々の物体をシーンから切り離し、相互作用を学ぶことを必要とする難しい問題である。 最近のオブジェクト中心のモデルはシーンをオブジェクトに分解することに成功したが、そのダイナミクスを効果的にモデル化することは依然として課題である。 我々はslotformer -- 学習対象中心表現で動作するトランスフォーマティブベースの自己回帰モデルを導入することでこの問題に対処した。 ビデオクリップが与えられた場合、オブジェクトの特徴よりも、時空間関係をモデル化し、正確な将来のオブジェクト状態を予測する。 本稿では,複雑なオブジェクトインタラクションを伴うデータセットの映像予測にslotformerを適用した。 さらに、教師なしスロットフォーマーのダイナミクスモデルは、視覚質問応答(vqa)や目標条件の計画といった教師なしダウンストリームタスクのパフォーマンスを改善するのに使うことができる。 従来の動的モデリングと比較すると,オブジェクトの動的生成を高品質に保ちながら,オブジェクトの動的生成の長期化が著しく向上する。 さらに、SlotFormerはVQAモデルに対して、オブジェクトレベルのラベルなしで未来を推論することを可能にする。 最後に、このようなタスク用に特別に設計された手法と競合するモデルベースプランニングの世界モデルとして機能する能力を示す。

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