Scen representation-processen att omvandla visuella sensoriska data till koncisa beskrivningar-är ett krav för intelligent beteende. Det senaste arbetet har visat att neurala nätverk utmärker sig på denna uppgift när de förses med stora, märkta dataset. Att ta bort beroendet av mänsklig märkning är dock fortfarande ett viktigt öppet problem. I detta syfte introducerar vi Generative Query Network (GQN), ett ramverk inom vilket maskiner lär sig att representera scener med enbart sina egna sensorer. GQN tar som indata bilder av en scen tagna från olika synvinklar, konstruerar en intern representation, och använder denna representation för att förutsäga utseendet av den scenen från tidigare oobserverade synvinklar. GQN visar representationsinlärning utan mänskliga etiketter eller domänkunskap, vilket banar väg för maskiner som självständigt lär sig att förstå världen omkring dem.
Till exempel Eslami et al. REF introducerade Generative Query Network (GQN) som lär sig en scenrepresentation som ett neuralt nätverk från en samling av 2D-vyer och deras poser.
Neural scene representation and rendering
{'venue': 'Science', 'journal': 'Science', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}