論文の概要: Ablation Study to Clarify the Mechanism of Object Segmentation in
Multi-Object Representation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03273v1
- Date: Thu, 5 Oct 2023 02:59:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-06 19:28:18.192926
- Title: Ablation Study to Clarify the Mechanism of Object Segmentation in
Multi-Object Representation Learning
- Title（参考訳）: 多目的表現学習における対象セグメンテーションのメカニズム解明のためのアブレーション研究
- Authors: Takayuki Komatsu, Yoshiyuki Ohmura, Yasuo Kuniyoshi
- Abstract要約: マルチオブジェクト表現学習は、複数のオブジェクトの合成を用いて、複雑な実世界の視覚入力を表現することを目的としている。
従来の手法が個々のオブジェクトの適切なセグメンテーションを達成できたかは明らかになっていない。
従来の手法のほとんどは変分オートエンコーダ(VAE)を用いて潜在ベクトルを正則化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.921076451326107
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-object representation learning aims to represent complex real-world
visual input using the composition of multiple objects. Representation learning
methods have often used unsupervised learning to segment an input image into
individual objects and encode these objects into each latent vector. However,
it is not clear how previous methods have achieved the appropriate segmentation
of individual objects. Additionally, most of the previous methods regularize
the latent vectors using a Variational Autoencoder (VAE). Therefore, it is not
clear whether VAE regularization contributes to appropriate object
segmentation. To elucidate the mechanism of object segmentation in multi-object
representation learning, we conducted an ablation study on MONet, which is a
typical method. MONet represents multiple objects using pairs that consist of
an attention mask and the latent vector corresponding to the attention mask.
Each latent vector is encoded from the input image and attention mask. Then,
the component image and attention mask are decoded from each latent vector. The
loss function of MONet consists of 1) the sum of reconstruction losses between
the input image and decoded component image, 2) the VAE regularization loss of
the latent vector, and 3) the reconstruction loss of the attention mask to
explicitly encode shape information. We conducted an ablation study on these
three loss functions to investigate the effect on segmentation performance. Our
results showed that the VAE regularization loss did not affect segmentation
performance and the others losses did affect it. Based on this result, we
hypothesize that it is important to maximize the attention mask of the image
region best represented by a single latent vector corresponding to the
attention mask. We confirmed this hypothesis by evaluating a new loss function
with the same mechanism as the hypothesis.
- Abstract（参考訳）: マルチオブジェクト表現学習は、複雑な実世界の視覚入力を複数のオブジェクトの合成を使って表現することを目的としている。
表現学習法はしばしば教師なし学習を用いて、入力画像を個々のオブジェクトに分割し、それらのオブジェクトを各潜在ベクトルにエンコードする。
しかし,従来の手法が個々のオブジェクトの適切なセグメンテーションを実現したかは明らかになっていない。
さらに、以前の手法の多くは変分オートエンコーダ(vae)を用いて潜在ベクトルを正則化する。
したがって、VAE正則化が適切な対象セグメンテーションに寄与するかどうかは不明である。
多目的表現学習におけるオブジェクトセグメンテーションのメカニズムを明らかにするために,典型的なMONetのアブレーション研究を行った。
MONetは、アテンションマスクとアテンションマスクに対応する潜在ベクトルからなるペアを使用して複数のオブジェクトを表す。
各潜伏ベクトルは、入力画像及び注目マスクから符号化される。
そして、各潜在ベクトルから成分画像及び注意マスクを復号する。
MONetの損失関数は
1)入力画像と復号化成分画像の間の復元損失の総和。
2)潜伏ベクトルのVOE正則化損失,及び
3) 形状情報を明示的に符号化するための注意マスクの復元損失。
これら3つの損失関数に対するアブレーション実験を行い,セグメンテーション性能への影響を検討した。
その結果,vae正規化損失はセグメンテーション性能に影響を与えず,他の損失も影響した。
この結果に基づいて、注目マスクに対応する単一の潜伏ベクトルで表現される画像領域の注目マスクを最大化することが重要であると仮定する。
この仮説を,仮説と同じ機構を持つ新たな損失関数の評価により検証した。
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