論文の概要: Learning Explicit Object-Centric Representations with Vision Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14139v1
• Date: Tue, 25 Oct 2022 16:39:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 13:55:16.852778
• Title: Learning Explicit Object-Centric Representations with Vision Transformers
• Title（参考訳）: 視覚変換器を用いた明示的オブジェクト中心表現の学習
• Authors: Oscar Vikstr\"om, Alexander Ilin
• Abstract要約: 我々は、マスク付き自動符号化の自己超越タスクを構築し、トランスフォーマーを用いたオブジェクト中心表現学習の有効性を探求する。 複数のマルチオブジェクト・ベンチマークのセグメンテーション・メトリクスによって測定された単純なシーンを効率的に分解できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.38804205212425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the recent successful adaptation of transformers to the vision domain, particularly when trained in a self-supervised fashion, it has been shown that vision transformers can learn impressive object-reasoning-like behaviour and features expressive for the task of object segmentation in images. In this paper, we build on the self-supervision task of masked autoencoding and explore its effectiveness for explicitly learning object-centric representations with transformers. To this end, we design an object-centric autoencoder using transformers only and train it end-to-end to reconstruct full images from unmasked patches. We show that the model efficiently learns to decompose simple scenes as measured by segmentation metrics on several multi-object benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年、視覚領域へのトランスフォーマーの適応が成功し、特に自己教師付きで訓練された場合、視覚トランスフォーマーは印象的なオブジェクトレゾニングのような振る舞いを学習でき、画像中のオブジェクトセグメンテーションのタスクで表現できる特徴が示されている。 本稿では,マスク付き自動エンコーディングの自己スーパービジョンタスクに基づいて,トランスフォーマによるオブジェクト中心表現を明示的に学習することの有効性について検討する。 この目的のために,トランスフォーマーのみを使用してオブジェクト中心のオートエンコーダを設計し,エンドツーエンドでトレーニングし,未マスクのパッチからフルイメージを再構築する。 複数のマルチオブジェクトベンチマークでセグメンテーションメトリクスによって測定された単純なシーンの分解を効率的に学習することを示す。

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