論文の概要: Identifiable Object-Centric Representation Learning via Probabilistic Slot Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07141v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 10:40:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 16:25:09.125413
• Title: Identifiable Object-Centric Representation Learning via Probabilistic Slot Attention
• Title（参考訳）: 確率的スロット注意による物体中心表現学習
• Authors: Avinash Kori, Francesco Locatello, Ainkaran Santhirasekaram, Francesca Toni, Ben Glocker, Fabio De Sousa Ribeiro,
• Abstract要約: 既存の手法は、有望なオブジェクト結合能力を実証的に示すが、理論的な識別可能性の保証は比較的未発達のままである。 本稿では,オブジェクト中心のスロット表現に先行してアグリゲート混合を課す確率論的スロットアテンションアルゴリズムを提案する。 簡単な2次元データと高分解能画像データの両方を用いた理論的識別可能性の実証検証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.54463333840175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Learning modular object-centric representations is crucial for systematic generalization. Existing methods show promising object-binding capabilities empirically, but theoretical identifiability guarantees remain relatively underdeveloped. Understanding when object-centric representations can theoretically be identified is crucial for scaling slot-based methods to high-dimensional images with correctness guarantees. To that end, we propose a probabilistic slot-attention algorithm that imposes an aggregate mixture prior over object-centric slot representations, thereby providing slot identifiability guarantees without supervision, up to an equivalence relation. We provide empirical verification of our theoretical identifiability result using both simple 2-dimensional data and high-resolution imaging datasets.
• Abstract（参考訳）: モジュラーオブジェクト中心表現の学習は、体系的な一般化に不可欠である。 既存の手法は、有望なオブジェクト結合能力を実証的に示すが、理論的な識別可能性の保証は比較的未発達のままである。 理論上、対象中心の表現がいつ特定できるかを理解することは、スロットベースの手法を正確性を保証する高次元画像に拡張するために重要である。 そこで本研究では,オブジェクト中心のスロット表現に先行して集合混合を課す確率論的スロットアテンションアルゴリズムを提案する。 簡単な2次元データと高分解能画像データの両方を用いた理論的識別可能性の実証検証を行った。

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