論文の概要: Bootstrapping Top-down Information for Self-modulating Slot Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01801v2
- Date: Fri, 08 Nov 2024 03:30:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 11:36:09.292522
- Title: Bootstrapping Top-down Information for Self-modulating Slot Attention
- Title（参考訳）: 自己変調スロット注意のためのトップダウン情報のブートストラップ
- Authors: Dongwon Kim, Seoyeon Kim, Suha Kwak,
- Abstract要約: トップダウン経路を組み込んだ新しいOCLフレームワークを提案する。
この経路は個々のオブジェクトのセマンティクスをブートストラップし、モデルを変更してこれらのセマンティクスに関連する特徴を優先順位付けする。
我々のフレームワークは、複数の合成および実世界のオブジェクト発見ベンチマークにまたがって最先端のパフォーマンスを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.82550058869251
- License:
- Abstract: Object-centric learning (OCL) aims to learn representations of individual objects within visual scenes without manual supervision, facilitating efficient and effective visual reasoning. Traditional OCL methods primarily employ bottom-up approaches that aggregate homogeneous visual features to represent objects. However, in complex visual environments, these methods often fall short due to the heterogeneous nature of visual features within an object. To address this, we propose a novel OCL framework incorporating a top-down pathway. This pathway first bootstraps the semantics of individual objects and then modulates the model to prioritize features relevant to these semantics. By dynamically modulating the model based on its own output, our top-down pathway enhances the representational quality of objects. Our framework achieves state-of-the-art performance across multiple synthetic and real-world object-discovery benchmarks.
- Abstract（参考訳）: オブジェクト中心学習(OCL)は、視覚的シーン内の個々のオブジェクトの表現を手動による監督なしで学習することを目的としており、効果的かつ効果的な視覚的推論を促進する。
従来のOCL法は主に、オブジェクトを表現するために均質な視覚的特徴を集約するボトムアップアプローチを採用している。
しかし、複雑な視覚環境においては、オブジェクト内の視覚的特徴の不均一性のため、これらの手法は不足することが多い。
そこで本研究では,トップダウン経路を組み込んだ新しいOCLフレームワークを提案する。
この経路はまず個々のオブジェクトのセマンティクスをブートストラップし、その後モデルを変調してこれらのセマンティクスに関連する特徴を優先順位付けする。
モデル自体の出力を動的に調整することで、トップダウンパスはオブジェクトの表現品質を高める。
我々のフレームワークは、複数の合成および実世界のオブジェクト発見ベンチマークにまたがって最先端のパフォーマンスを実現する。
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