論文の概要: Learning Global Object-Centric Representations via Disentangled Slot Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18809v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 14:57:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:49:57.864303
• Title: Learning Global Object-Centric Representations via Disentangled Slot Attention
• Title（参考訳）: 絡み合ったスロットアテンションによるグローバルオブジェクト中心表現の学習
• Authors: Tonglin Chen, Yinxuan Huang, Zhimeng Shen, Jinghao Huang, Bin Li, Xiangyang Xue,
• Abstract要約: 本稿では,AIシステムに人間のような能力を持たせることによって,シーンを横断するオブジェクトを識別し,グローバルなオブジェクト中心表現の集合を学習することで,特定のオブジェクトを含む多様なシーンを生成する,新たなオブジェクト中心学習手法を提案する。 実験により,提案手法の有効性を実証し,グローバルなオブジェクト中心表現学習,オブジェクト識別,特定のオブジェクトを用いたシーン生成,シーン分解に顕著な習熟性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.78205074748021
• License:
• Abstract: Humans can discern scene-independent features of objects across various environments, allowing them to swiftly identify objects amidst changing factors such as lighting, perspective, size, and position and imagine the complete images of the same object in diverse settings. Existing object-centric learning methods only extract scene-dependent object-centric representations, lacking the ability to identify the same object across scenes as humans. Moreover, some existing methods discard the individual object generation capabilities to handle complex scenes. This paper introduces a novel object-centric learning method to empower AI systems with human-like capabilities to identify objects across scenes and generate diverse scenes containing specific objects by learning a set of global object-centric representations. To learn the global object-centric representations that encapsulate globally invariant attributes of objects (i.e., the complete appearance and shape), this paper designs a Disentangled Slot Attention module to convert the scene features into scene-dependent attributes (such as scale, position and orientation) and scene-independent representations (i.e., appearance and shape). Experimental results substantiate the efficacy of the proposed method, demonstrating remarkable proficiency in global object-centric representation learning, object identification, scene generation with specific objects and scene decomposition.
• Abstract（参考訳）: 人間は、様々な環境にまたがる物体のシーンに依存しない特徴を識別することができ、照明、視点、大きさ、位置などの変化要因の中で素早く物体を識別し、異なる設定で同じ物体の完全な像を想像することができる。 既存のオブジェクト中心学習法は、シーン依存のオブジェクト中心表現のみを抽出し、人間とシーンをまたいだ同一のオブジェクトを識別する能力が欠如している。 さらに、既存のメソッドは複雑なシーンを扱うために個々のオブジェクト生成機能を破棄しています。 本稿では,AIシステムに人間のような能力を持たせることによって,シーンを横断するオブジェクトを識別し,グローバルなオブジェクト中心表現の集合を学習することで,特定のオブジェクトを含む多様なシーンを生成する,新たなオブジェクト中心学習手法を提案する。 オブジェクトのグローバルな不変属性(完全な外観と形状)をカプセル化するグローバルなオブジェクト中心表現を学習するために、この論文は、シーン特徴をシーン依存属性(スケール、位置、方向など)とシーン非依存の表現(外観と形状)に変換するために、Distangled Slot Attentionモジュールを設計する。 実験により,提案手法の有効性を実証し,グローバルなオブジェクト中心表現学習,オブジェクト識別,特定のオブジェクトを用いたシーン生成,シーン分解に顕著な習熟性を示した。

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