論文の概要: Learning to Compose: Improving Object Centric Learning by Injecting Compositionality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00646v1
• Date: Wed, 1 May 2024 17:21:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 15:07:37.591262
• Title: Learning to Compose: Improving Object Centric Learning by Injecting Compositionality
• Title（参考訳）: 作曲の学習: 構成性の導入によるオブジェクト中心学習の改善
• Authors: Whie Jung, Jaehoon Yoo, Sungjin Ahn, Seunghoon Hong,
• Abstract要約: 構成表現は、オブジェクト指向学習の重要な側面である。 既存のアプローチのほとんどは、自動エンコーディングの目的に依存しています。 表現の合成性を明確に促進する新しい目的を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.364435779446072
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning compositional representation is a key aspect of object-centric learning as it enables flexible systematic generalization and supports complex visual reasoning. However, most of the existing approaches rely on auto-encoding objective, while the compositionality is implicitly imposed by the architectural or algorithmic bias in the encoder. This misalignment between auto-encoding objective and learning compositionality often results in failure of capturing meaningful object representations. In this study, we propose a novel objective that explicitly encourages compositionality of the representations. Built upon the existing object-centric learning framework (e.g., slot attention), our method incorporates additional constraints that an arbitrary mixture of object representations from two images should be valid by maximizing the likelihood of the composite data. We demonstrate that incorporating our objective to the existing framework consistently improves the objective-centric learning and enhances the robustness to the architectural choices.
• Abstract（参考訳）: 構成表現の学習は、柔軟な体系的な一般化を可能にし、複雑な視覚的推論をサポートするため、オブジェクト指向学習の重要な側面である。 しかし、既存のアプローチのほとんどは自動符号化の目的に依存しており、構成性はエンコーダのアーキテクチャやアルゴリズムのバイアスによって暗黙的に課される。 自動符号化の目的と学習構成性のミスアライメントは、しばしば意味のあるオブジェクトの表現を捉えるのに失敗する。 本研究では,表現の合成性を明確に促進する新しい目的を提案する。 提案手法は,既存のオブジェクト中心学習フレームワーク(例えば,スロットアテンション)に基づいて,合成データの可能性の最大化により,2つの画像からのオブジェクト表現の任意の混合が有効であるべき制約を付加する。 既存のフレームワークに私たちの目標を組み込むことで、目標中心の学習を継続的に改善し、アーキテクチャの選択に対する堅牢性を高めることを実証する。

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