論文の概要: Sequential Representation Learning via Static-Dynamic Conditional Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05599v1
• Date: Sat, 10 Aug 2024 17:04:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 18:12:00.944813
• Title: Sequential Representation Learning via Static-Dynamic Conditional Disentanglement
• Title（参考訳）: 静的-動的条件分散による逐次表現学習
• Authors: Mathieu Cyrille Simon, Pascal Frossard, Christophe De Vleeschouwer,
• Abstract要約: 本稿では,ビデオ中の時間非依存要因と時間変化要因を分離することに着目し,逐次的データ内での自己教師付き不整合表現学習について検討する。 本稿では,静的/動的変数間の因果関係を明示的に考慮し,それらの因子間の通常の独立性仮定を破る新しいモデルを提案する。 実験により、提案手法は、シーンのダイナミックスが内容に影響されるシナリオにおいて、従来の複雑な最先端技術よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.19137637859017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores self-supervised disentangled representation learning within sequential data, focusing on separating time-independent and time-varying factors in videos. We propose a new model that breaks the usual independence assumption between those factors by explicitly accounting for the causal relationship between the static/dynamic variables and that improves the model expressivity through additional Normalizing Flows. A formal definition of the factors is proposed. This formalism leads to the derivation of sufficient conditions for the ground truth factors to be identifiable, and to the introduction of a novel theoretically grounded disentanglement constraint that can be directly and efficiently incorporated into our new framework. The experiments show that the proposed approach outperforms previous complex state-of-the-art techniques in scenarios where the dynamics of a scene are influenced by its content.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオ中の時間非依存要因と時間変化要因を分離することに着目し,逐次的データ内での自己教師付き不整合表現学習について検討する。 本稿では,静的/動的変数間の因果関係を明示的に考慮し,それらの因子間の通常の独立性仮定を破るモデルを提案する。 因子の正式な定義が提案されている。 この形式主義は、基底的真理因子の同定に十分な条件の導出と、我々の新しい枠組みに直接的かつ効率的に組み込むことができる理論上の非絡み合い制約の導入につながる。 実験により,提案手法は,シーンのダイナミックスが内容に影響されるシナリオにおいて,従来の複雑な最先端技術よりも優れていることが示された。

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