論文の概要: Are We Done with Object-Centric Learning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07092v2
• Date: Thu, 10 Apr 2025 21:45:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 10:55:43.943328
• Title: Are We Done with Object-Centric Learning?
• Title（参考訳）: オブジェクト中心学習は可能か?
• Authors: Alexander Rubinstein, Ameya Prabhu, Matthias Bethge, Seong Joon Oh,
• Abstract要約: オブジェクト中心学習(OCL)は、シーン内の他のオブジェクトやバックグラウンドキューから分離されたオブジェクトのみをエンコードする表現を学習しようとする。 最近のサンプル効率のセグメンテーションモデルでは、ピクセル空間内のオブジェクトを分離し、それらを独立に符号化することができる。 我々は,OCLのレンズを通した背景刺激によるOOD一般化の課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.67948794110212
• License:
• Abstract: Object-centric learning (OCL) seeks to learn representations that only encode an object, isolated from other objects or background cues in a scene. This approach underpins various aims, including out-of-distribution (OOD) generalization, sample-efficient composition, and modeling of structured environments. Most research has focused on developing unsupervised mechanisms that separate objects into discrete slots in the representation space, evaluated using unsupervised object discovery. However, with recent sample-efficient segmentation models, we can separate objects in the pixel space and encode them independently. This achieves remarkable zero-shot performance on OOD object discovery benchmarks, is scalable to foundation models, and can handle a variable number of slots out-of-the-box. Hence, the goal of OCL methods to obtain object-centric representations has been largely achieved. Despite this progress, a key question remains: How does the ability to separate objects within a scene contribute to broader OCL objectives, such as OOD generalization? We address this by investigating the OOD generalization challenge caused by spurious background cues through the lens of OCL. We propose a novel, training-free probe called Object-Centric Classification with Applied Masks (OCCAM), demonstrating that segmentation-based encoding of individual objects significantly outperforms slot-based OCL methods. However, challenges in real-world applications remain. We provide the toolbox for the OCL community to use scalable object-centric representations, and focus on practical applications and fundamental questions, such as understanding object perception in human cognition. Our code is available here: https://github.com/AlexanderRubinstein/OCCAM.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト中心学習(OCL)は、シーン内の他のオブジェクトやバックグラウンドキューから分離されたオブジェクトのみをエンコードする表現を学習しようとする。 このアプローチは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化、サンプル効率のよい構成、構造化環境のモデリングなど、様々な目的を支えている。 ほとんどの研究は、対象を表現空間内の離散スロットに分割する教師なしのメカニズムの開発に重点を置いており、教師なしの物体発見を用いて評価されている。 しかし、最近のサンプル効率のセグメンテーションモデルでは、ピクセル空間内のオブジェクトを分離し、それらを独立に符号化することができる。 これは、OODオブジェクト探索ベンチマークで顕著なゼロショットパフォーマンスを実現し、基礎モデルにスケーラブルで、さまざまなスロットを最初から扱える。 したがって、オブジェクト指向表現を得るためのOCL法の目的は、大半が達成されている。 シーン内でオブジェクトを分離する能力は、OOD一般化のようなより広範なOCL目標にどのように寄与するのか? 本研究は,OCLのレンズを通した背景刺激によるOOD一般化の課題を考察することによって,この問題に対処する。 我々は,OCCAM (Object-Centric Classification with Applied Masks) と呼ばれる新しい学習用プローブを提案する。 しかし、現実世界のアプリケーションにおける課題は残っている。 我々は、OCLコミュニティがスケーラブルなオブジェクト中心表現を使用するためのツールボックスを提供し、人間の認識におけるオブジェクト認識の理解など、実践的な応用や基本的な問題に焦点をあてる。 私たちのコードは、https://github.com/AlexanderRubinstein/OCCAM.comで利用可能です。

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