Generativa modeller framträder som lovande verktyg inom robotik och förstärkande inlärning. Men även om uppgifter inom dessa områden vanligtvis inbegriper olika objekt, de flesta state-of-the-art metoder inte uttryckligen fångar sammansättningen av visuella scener. Två undantag, MONet och IODINE, sönderdela scener i objekt på ett oövervakat sätt via en uppsättning latenta variabler. Deras underliggande generativa processer svarar dock inte för komponentinteraktioner. Därför tillåter ingen av dem en principiell provtagning av sammanhängande scener. Här presenterar vi GENESIS, den första objekt-centrerade generative modellen av visuella scener som både kan förmultna och generera kompletta scener genom att uttryckligen fånga relationer mellan scenkomponenter. GENESIS parameteriserar en rumslig GMM över pixlar som kodas av komponentvis latenta variabler som härleds sekventiellt eller provtas från en autoregressiv tidigare. Vi utbildar GENESIS på två allmänt tillgängliga dataset och sonderar informationen i latenta representationer genom en uppsättning klassificeringsuppgifter som överträffar flera baslinjer.
GENESIS REF använder också en rumslig blandningsmodell som kodas med komponentvis latenta variabler.
GENESIS: Generative Scene Inference and Sampling with Object-Centric Latent Representations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}