Fugu-MT 論文翻訳(概要): Grounded Object Centric Learning

論文の概要: Grounded Object Centric Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09437v2
Date: Thu, 25 Jan 2024 15:52:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-01-26 18:15:36.150239
Title: Grounded Object Centric Learning
Title（参考訳）: グラウンドド・オブジェクト・セントリック・ラーニング
Authors: Avinash Kori, Francesco Locatello, Fabio De Sousa Ribeiro, Francesca Toni, Ben Glocker
Abstract要約: 本稿では,ベクトル量子化にインスパイアされたemphGrounded Slot Dictionary(GSD)という新しい概念を用いて,emphtextscConditional textscSlot textscAttention(textscCoSA)を提案する。本稿では,シーン生成や構成,タスク適応など,複数の下流タスクにおいて,提案手法の利点を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 46.091323528165205
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The extraction of modular object-centric representations for downstream tasks is an emerging area of research. Learning grounded representations of objects that are guaranteed to be stable and invariant promises robust performance across different tasks and environments. Slot Attention (SA) learns object-centric representations by assigning objects to \textit{slots}, but presupposes a \textit{single} distribution from which all slots are randomly initialised. This results in an inability to learn \textit{specialized} slots which bind to specific object types and remain invariant to identity-preserving changes in object appearance. To address this, we present \emph{\textsc{Co}nditional \textsc{S}lot \textsc{A}ttention} (\textsc{CoSA}) using a novel concept of \emph{Grounded Slot Dictionary} (GSD) inspired by vector quantization. Our proposed GSD comprises (i) canonical object-level property vectors and (ii) parametric Gaussian distributions, which define a prior over the slots. We demonstrate the benefits of our method in multiple downstream tasks such as scene generation, composition, and task adaptation, whilst remaining competitive with SA in popular object discovery benchmarks.
Abstract（参考訳）: 下流タスクに対するモジュラーオブジェクト中心表現の抽出は、新たな研究分野である。安定していることを保証するオブジェクトの基底表現を学習し、異なるタスクや環境にわたって堅牢なパフォーマンスを約束する。 slot attention (sa) はオブジェクトを \textit{slots} に割り当てることでオブジェクト中心の表現を学習するが、すべてのスロットがランダムに初期化される \textit{single} 分布を前提としている。これにより、特定のオブジェクトタイプにバインドし、オブジェクトの外観におけるアイデンティティ保存変更に不変である \textit{specialized}スロットを学習できない。これを解決するために、ベクトル量子化に着想を得た新しい概念である \emph{Grounded Slot Dictionary} (GSD) を用いて、 \emph{\textsc{Co}nditional \textsc{S}lot \textsc{A}ttention} (\textsc{CoSA}) を示す。提案するGSDは (i)標準のオブジェクトレベル特性ベクトル及び (ii)パラメトリックガウス分布はスロット上の事前を定義する。提案手法はシーン生成,コンポジション,タスク適応といった複数の下流タスクにおいて,一般的なオブジェクト発見ベンチマークではsaと競争力を維持しながら,そのメリットを実証する。

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