論文の概要: Grouped Discrete Representation for Object-Centric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02299v2
• Date: Mon, 09 Jun 2025 19:33:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:39.050922
• Title: Grouped Discrete Representation for Object-Centric Learning
• Title（参考訳）: オブジェクト中心学習のためのグループ離散表現
• Authors: Rongzhen Zhao, Vivienne Wang, Juho Kannala, Joni Pajarinen,
• Abstract要約: オブジェクト指向学習のためのGDR(Grouped Discrete Representation)を提案する。 GDRは、主要なOCLメソッドと最先端のOCLメソッドの両方を、さまざまなデータセットで一貫して改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.44580501357929
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object-Centric Learning (OCL) aims to discover objects in images or videos by reconstructing the input. Representative methods achieve this by reconstructing the input as its Variational Autoencoder (VAE) discrete representations, which suppress (super-)pixel noise and enhance object separability. However, these methods treat features as indivisible units, overlooking their compositional attributes, and discretize features via scalar code indexes, losing attribute-level similarities and differences. We propose Grouped Discrete Representation (GDR) for OCL. For better generalization, features are decomposed into combinatorial attributes by organized channel grouping. For better convergence, features are quantized into discrete representations via tuple code indexes. Experiments demonstrate that GDR consistently improves both mainstream and state-of-the-art OCL methods across various datasets. Visualizations further highlight GDR's superior object separability and interpretability. The source code is available on https://github.com/Genera1Z/GroupedDiscreteRepresentation.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト中心学習(Object-Centric Learning, OCL)は、画像やビデオ内のオブジェクトを、入力を再構成することによって発見することを目的としている。 代表的手法は、入力を可変オートエンコーダ(VAE)離散表現として再構成し、(超)ピクセルノイズを抑制し、オブジェクト分離性を高める。 しかし、これらの手法は特徴を可分単位として扱い、構成属性を見下ろし、スカラーコードインデックスを通して特徴を識別し、属性レベルの類似点と相違点を失う。 OCLのためのGDR(Grouped Discrete Representation)を提案する。 より一般化するために、機能は組織化されたチャネルグループ化によって組合せ属性に分解される。 より良い収束のために、機能はタプルコードインデックスを介して離散表現に量子化される。 実験により、GDRはさまざまなデータセットにわたる主流および最先端のOCLメソッドの両方を一貫して改善することが示された。 可視化はさらに、GDRの優れたオブジェクト分離性と解釈可能性を強調している。 ソースコードはhttps://github.com/Genera1Z/GroupedDiscreteRepresentationで入手できる。

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