論文の概要: Slot Attention with Re-Initialization and Self-Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23755v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 17:41:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.137389
• Title: Slot Attention with Re-Initialization and Self-Distillation
• Title（参考訳）: 再初期化と自己蒸留によるスロット注意
• Authors: Rongzhen Zhao, Yi Zhao, Juho Kannala, Joni Pajarinen,
• Abstract要約: 本稿では、オブジェクトの発見と認識のための再初期化と自己蒸留(DIAS)によるスロット注意を提案する。 DIASはオブジェクトの発見や認識といったOCLタスクの最先端のタスクを実現し、高度な視覚的予測と推論を改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.024377849671033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unlike popular solutions based on dense feature maps, Object-Centric Learning (OCL) represents visual scenes as sub-symbolic object-level feature vectors, termed slots, which are highly versatile for tasks involving visual modalities. OCL typically aggregates object superpixels into slots by iteratively applying competitive cross attention, known as Slot Attention, with the slots as the query. However, once initialized, these slots are reused naively, causing redundant slots to compete with informative ones for representing objects. This often results in objects being erroneously segmented into parts. Additionally, mainstream methods derive supervision signals solely from decoding slots into the input's reconstruction, overlooking potential supervision based on internal information. To address these issues, we propose Slot Attention with re-Initialization and self-Distillation (DIAS): $\emph{i)}$ We reduce redundancy in the aggregated slots and re-initialize extra aggregation to update the remaining slots; $\emph{ii)}$ We drive the bad attention map at the first aggregation iteration to approximate the good at the last iteration to enable self-distillation. Experiments demonstrate that DIAS achieves state-of-the-art on OCL tasks like object discovery and recognition, while also improving advanced visual prediction and reasoning. Our code is available on https://github.com/Genera1Z/DIAS.
• Abstract（参考訳）: 密集した特徴マップに基づく一般的なソリューションとは異なり、オブジェクト中心学習(OCL)は視覚シーンをサブシンボリックなオブジェクトレベルの特徴ベクトルとして表現する。 OCLは通常、スロットをクエリとしてスロットアテンションとして知られる競合するクロスアテンションを反復的に適用することで、オブジェクトのスーパーピクセルをスロットに集約する。 しかし、一旦初期化されると、これらのスロットは自然に再利用され、冗長なスロットはオブジェクトを表現するための情報的なスロットと競合する。 これはしばしば、オブジェクトを誤って部品に分割する。 さらに、主流の手法は、内部情報に基づく潜在的監視を見越して、入力の再構成にスロットをデコードすることのみから、監督信号を導出する。 これらの問題に対処するために、再初期化と自己蒸留(DIAS): $\emph{i)}$ 集約されたスロットの冗長性を低減し、残りのスロットを更新するために余分なアグリゲーションを再初期化する。 実験により、DIASはオブジェクトの発見や認識といったOCLタスクの最先端のタスクを実現し、高度な視覚的予測と推論を改善した。 私たちのコードはhttps://github.com/Genera1Z/DIASで利用可能です。

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