論文の概要: Divided Attention: Unsupervised Multi-Object Discovery with Contextually Separated Slots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01430v3
• Date: Thu, 31 Jul 2025 14:26:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:07.72387
• Title: Divided Attention: Unsupervised Multi-Object Discovery with Contextually Separated Slots
• Title（参考訳）: 分割注意:文脈分離スロットによる教師なし多目的発見
• Authors: Dong Lao, Zhengyang Hu, Francesco Locatello, Yanchao Yang, Stefano Soatto,
• Abstract要約: 意味的アノテーションがない場合の視覚知覚における物体の出現について検討する。 得られたモデルは、監督を受けておらず、事前訓練された特徴を一切使用していないが、画像の領域を複数の移動領域に分割することができる。 結果として得られる動き分節法は、未知のさまざまなオブジェクトをリアルタイムで処理することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.302728042116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the emergence of objects in visual perception in the absence of any semantic annotation. The resulting model has received no supervision, does not use any pre-trained features, and yet it can segment the domain of an image into multiple independently moving regions. The resulting motion segmentation method can handle an unknown and varying number of objects in real-time. The core multi-modal conditional encoder-decoder architecture has one modality (optical flow) feed the encoder to produce a collection of latent codes (slots), and the other modality (color image) conditions the decoder to generate the first modality (flow) from the slots. The training criterion is designed to foster 'information separation' among the slots, while the architecture explicitly allocates activations to individual slots, leading to a method we call Divided Attention (DivA). At test time, DivA handles a different number of objects and different image resolution than seen at training, and is invariant to permutations of the slots. DivA achieves state-of-the-art performance while tripling the runtime speed of comparable methods, up to 104 FPS, and reduces the performance gap from supervised methods to 12% or less. Objects bootstrapped by DivA can then be used to prime static classifiers via contrastive learning. On fewer than 5,000 video clips, training DINO on DivA's object proposals narrows the performance gap to ImageNet-based training by up to 30.2% compared to training directly on the video frames.
• Abstract（参考訳）: 意味的アノテーションがない場合の視覚知覚における物体の出現について検討する。 結果として得られたモデルは、監督を受けておらず、事前訓練された機能を使用していないが、画像の領域を複数の独立して動く領域に分割することができる。 結果として得られる動き分節法は、未知のさまざまなオブジェクトをリアルタイムで処理することができる。 コアマルチモーダル条件エンコーダ・デコーダアーキテクチャは、エンコーダに1つのモード(光学フロー)を供給し、遅延コード(スロット)のコレクションを生成し、その他のモード(カラー画像)条件をデコーダに与え、スロットから第1のモード(フロー)を生成する。 トレーニング基準はスロット間の「情報分離」を促進するために設計されており、アーキテクチャは個別のスロットにアクティベーションを明示的に割り当てているため、私たちがDivA(Divided Attention)と呼ぶ方法が導かれる。 テスト時には、DivAはトレーニングで見られる異なる数のオブジェクトと異なる画像解像度を処理し、スロットの置換に不変である。 DivAは、同等のメソッドのランタイム速度を最大104 FPSに倍増しながら最先端のパフォーマンスを実現し、教師付きメソッドのパフォーマンスギャップを12%以下に削減する。 DivAによってブートストラップされたオブジェクトは、対照的な学習を通じて素数静的分類器に使用できる。 5000本以下のビデオクリップでは、DivAのオブジェクト提案によるDINOのトレーニングは、ビデオフレーム上でのトレーニングと比較して、ImageNetベースのトレーニングのパフォーマンスギャップを最大30.2%縮小する。

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