論文の概要: Unsupervised Object-Centric Learning from Multiple Unspecified Viewpoints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01922v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 15:09:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 16:30:10.049316
• Title: Unsupervised Object-Centric Learning from Multiple Unspecified Viewpoints
• Title（参考訳）: 複数の特定されていない視点からの教師なしオブジェクト指向学習
• Authors: Jinyang Yuan, Tonglin Chen, Zhimeng Shen, Bin Li, Xiangyang Xue
• Abstract要約: 我々は、監督を使わずに、複数の特定されていない視点から構成シーン表現を学習する新しい問題を考える。 本稿では,潜在表現を視点に依存しない部分と視点に依存しない部分とに分離し,この問題を解決するための深層生成モデルを提案する。 いくつかの特別に設計された合成データセットの実験により、提案手法は複数の特定されていない視点から効果的に学習できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.88397367354284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual scenes are extremely diverse, not only because there are infinite possible combinations of objects and backgrounds but also because the observations of the same scene may vary greatly with the change of viewpoints. When observing a multi-object visual scene from multiple viewpoints, humans can perceive the scene compositionally from each viewpoint while achieving the so-called ``object constancy'' across different viewpoints, even though the exact viewpoints are untold. This ability is essential for humans to identify the same object while moving and to learn from vision efficiently. It is intriguing to design models that have a similar ability. In this paper, we consider a novel problem of learning compositional scene representations from multiple unspecified (i.e., unknown and unrelated) viewpoints without using any supervision and propose a deep generative model which separates latent representations into a viewpoint-independent part and a viewpoint-dependent part to solve this problem. During the inference, latent representations are randomly initialized and iteratively updated by integrating the information in different viewpoints with neural networks. Experiments on several specifically designed synthetic datasets have shown that the proposed method can effectively learn from multiple unspecified viewpoints.
• Abstract（参考訳）: 視覚シーンは、オブジェクトと背景の組み合わせが無限に存在するだけでなく、同じシーンの観察が視点の変化と大きく異なる可能性があるため、非常に多様である。 複数の視点から多目的視覚シーンを観察する場合、人間は、正確な視点が定まっていなくても、異なる視点でいわゆる「オブジェクト・コンステンシー」を実現しながら、各視点から構成的にシーンを知覚することができる。 この能力は、人間が移動しながら同じ物体を識別し、視覚から効率的に学ぶために不可欠である。 同じような能力を持つモデルを設計するのは興味深いことです。 本稿では,複数の不特定(未知,無関係)視点から構成シーン表現を指導することなく学習する新たな問題を考察し,潜在表現を視点に依存しない部分と視点に依存しない部分とに分離した深部生成モデルを提案する。 推論の間、潜在表現はランダムに初期化され、異なる視点の情報をニューラルネットワークと統合することで反復的に更新される。 いくつかの特別に設計された合成データセットに関する実験では、提案手法が複数の不特定な視点から効果的に学習できることが示されている。

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  我々は、監督を使わずに、複数の特定されていない視点から構成シーン表現を学習する新しい問題を考える。 本稿では,潜在表現を視点に依存しない部分と視点に依存しない部分とに分離し,この問題を解決するための深層生成モデルを提案する。 いくつかの特別に設計された合成データセットの実験により、提案手法は複数の特定されていない視点から効果的に学習できることが示されている。
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