Stor intra-klass variation är resultatet av förändringar i flera objekt egenskaper. Bilder visar dock bara superposition av olika variabla faktorer såsom utseende eller form. Att lära sig att reda ut och representera dessa olika egenskaper utgör därför en stor utmaning, särskilt i det oövervakade fallet. Dessutom krävs det en flexibel delbaserad modell för att hantera stora föremål. Vi presenterar en oövervakad strategi för disentangling utseende och form genom att lära delar konsekvent över alla fall av en kategori. Vår modell för att lära sig en objektrepresentation tränas genom att samtidigt utnyttja invarians och jämbördiga begränsningar mellan syntetiskt omvandlade bilder. Eftersom ingen del annotering eller förhandsinformation om en objektklass krävs, är metoden tillämplig på godtyckliga klasser. Vi utvärderar vår strategi på ett brett spektrum av objektkategorier och olika uppgifter inklusive pose förutsägelse, disentrangerad bildsyntes, och video-till-video översättning. Tillvägagångssättet överträffar state-of-the-art på oövervakad nyckelpunkt förutsägelse och jämför gynnsamt även mot övervakade metoder på uppgiften att form och utseende överföring.
Lorenz m.fl. REF införde ett tillvägagångssätt för att skilja mellan utseende och form genom att lära sig delar konsekvent över alla fall av en kategori.
Unsupervised Part-Based Disentangling of Object Shape and Appearance
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}