論文の概要: Learning Object-Centric Representation via Reverse Hierarchy Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10598v1
• Date: Fri, 17 May 2024 07:48:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 16:42:27.405483
• Title: Learning Object-Centric Representation via Reverse Hierarchy Guidance
• Title（参考訳）: 逆階層的誘導によるオブジェクト中心表現の学習
• Authors: Junhong Zou, Xiangyu Zhu, Zhaoxiang Zhang, Zhen Lei,
• Abstract要約: OCL(Object-Centric Learning)は、ニューラルネットワークが視覚的なシーンで個々のオブジェクトを識別できるようにする。 RHGNetは、トレーニングと推論プロセスにおいて、さまざまな方法で機能するトップダウンパスを導入している。 我々のモデルは、よく使われる複数のデータセット上でSOTA性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.05170419085796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object-Centric Learning (OCL) seeks to enable Neural Networks to identify individual objects in visual scenes, which is crucial for interpretable visual comprehension and reasoning. Most existing OCL models adopt auto-encoding structures and learn to decompose visual scenes through specially designed inductive bias, which causes the model to miss small objects during reconstruction. Reverse hierarchy theory proposes that human vision corrects perception errors through a top-down visual pathway that returns to bottom-level neurons and acquires more detailed information, inspired by which we propose Reverse Hierarchy Guided Network (RHGNet) that introduces a top-down pathway that works in different ways in the training and inference processes. This pathway allows for guiding bottom-level features with top-level object representations during training, as well as encompassing information from bottom-level features into perception during inference. Our model achieves SOTA performance on several commonly used datasets including CLEVR, CLEVRTex and MOVi-C. We demonstrate with experiments that our method promotes the discovery of small objects and also generalizes well on complex real-world scenes. Code will be available at https://anonymous.4open.science/r/RHGNet-6CEF.
• Abstract（参考訳）: OCL(Object-Centric Learning)は、ニューラルネットワークが視覚的なシーンにおける個々のオブジェクトを識別できるようにすることを目的としている。 ほとんどの既存のOCLモデルは、自動エンコード構造を採用し、特別に設計された帰納的バイアスを通じて視覚的なシーンを分解することを学ぶ。 リバース階層理論は、人間の視覚が下位レベルのニューロンに帰還し、より詳細な情報を得るトップダウン視覚経路を通じて知覚誤差を補正することを提案し、トレーニングと推論プロセスにおいて異なる方法で機能するトップダウン経路を導入するリバース階層誘導ネットワーク(RHGNet)を提案する。 この経路は、トレーニング中にトップレベルのオブジェクト表現でボトムレベルの特徴を導くだけでなく、ボトムレベルの特徴から推論中に知覚へと情報を包含することを可能にする。 我々のモデルは、CLEVR、CLEVRTex、MOVi-Cなどの一般的なデータセット上でのSOTA性能を実現する。 実験により,本手法は小型物体の発見を促進するとともに,複雑な現実世界のシーンによく応用できることを示した。 コードはhttps://anonymous.4open.science/r/RHGNet-6CEFで入手できる。

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