Förmågan att bryta ner scener i termer av abstrakta byggstenar är avgörande för den allmänna intelligensen. När dessa grundläggande byggstenar delar meningsfulla egenskaper, interaktioner och andra regelbundenheter mellan scener, kan sådana nedbrytningar förenkla resonemanget och underlätta fantasin om nya scenarier. Framför allt bör perceptuella observationer när det gäller enheter förbättra dataeffektiviteten och överföringen av uppgifter i ett brett spektrum av uppgifter. Därför behöver vi modeller som kan upptäcka användbara sönderdelningar av scener genom att identifiera enheter med sådana regulariteter och representera dem i ett gemensamt format. För att lösa detta problem har vi utvecklat Multi-Object Network (MONet). I denna modell utbildas en VAE end-to-end tillsammans med en återkommande uppmärksamhet nätverk - på ett rent oövervakat sätt - för att ge uppmärksamhet masker runt, och rekonstruktioner av, regioner av bilder. Vi visar att denna modell är kapabel att lära sig att bryta ihop och representera utmanande 3D-scener i semantiskt meningsfulla komponenter, såsom objekt och bakgrundselement.
Man tror att scen sönderdelning i meningsfulla komponenter kan förbättra överföringsprestandan på ett brett spektrum av uppgifter REF.
MONet: Unsupervised Scene Decomposition and Representation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}