論文の概要: Unsupervised Dynamics Prediction with Object-Centric Kinematics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18423v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 04:47:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-30 14:46:41.753731
• Title: Unsupervised Dynamics Prediction with Object-Centric Kinematics
• Title（参考訳）: 物体中心運動学を用いた教師なしダイナミクス予測
• Authors: Yeon-Ji Song, Suhyung Choi, Jaein Kim, Jin-Hwa Kim, Byoung-Tak Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクト中心表現を利用した動的予測フレームワークであるOcK(Object-Centric Kinematics)を提案する。 OCKは、物体の位置、速度、加速度の低レベルな構造化状態で構成されている。 本モデルは,多種多様なオブジェクト属性と動的動きを特徴とする複雑なシーンにおけるオブジェクトと背景の扱いにおいて,優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.119612406160073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Human perception involves discerning complex multi-object scenes into time-static object appearance (\ie, size, shape, color) and time-varying object motion (\ie, location, velocity, acceleration). This innate ability to unconsciously understand the environment is the motivation behind the success of dynamics modeling. Object-centric representations have emerged as a promising tool for dynamics prediction, yet they primarily focus on the objects' appearance, often overlooking other crucial attributes. In this paper, we propose Object-Centric Kinematics (OCK), a framework for dynamics prediction leveraging object-centric representations. Our model utilizes a novel component named object kinematics, which comprises low-level structured states of objects' position, velocity, and acceleration. The object kinematics are obtained via either implicit or explicit approaches, enabling comprehensive spatiotemporal object reasoning, and integrated through various transformer mechanisms, facilitating effective object-centric dynamics modeling. Our model demonstrates superior performance when handling objects and backgrounds in complex scenes characterized by a wide range of object attributes and dynamic movements. Moreover, our model demonstrates generalization capabilities across diverse synthetic environments, highlighting its potential for broad applicability in vision-related tasks.
• Abstract（参考訳）: 人間の知覚は、複雑な多目的シーンを時間的な物体の外観(大きさ、形状、色)と時間的な物体の動き(位置、速度、加速度)に識別する。 この無意識で環境を理解する能力は、動的モデリングの成功の背後にあるモチベーションである。 オブジェクト中心の表現は、動的予測のための有望なツールとして現れてきたが、それらは主にオブジェクトの外観に焦点を当てており、しばしば他の重要な属性を見落としている。 本稿では,オブジェクト中心表現を利用した動的予測フレームワークであるOCR(Object-Centric Kinematics)を提案する。 本モデルは,物体の位置,速度,加速度の低レベルな構造化状態を含む,物体運動学という新しい成分を利用する。 オブジェクトキネマティクスは、暗黙的または明示的なアプローチによって得られ、包括的な時空間的オブジェクト推論を可能にし、様々なトランスフォーマー機構を通じて統合され、効果的なオブジェクト中心力学モデリングを容易にする。 本モデルは,多種多様なオブジェクト属性と動的動きを特徴とする複雑なシーンにおけるオブジェクトと背景の扱いにおいて,優れた性能を示す。 さらに,本モデルでは,多種多様な合成環境にまたがる一般化能力を実証し,視覚関連タスクの幅広い適用可能性を強調した。

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