Vi presenterar ett ramverk för effektiv slutledning i strukturerade bildmodeller som uttryckligen resonerar om objekt. Vi uppnår detta genom att utföra probabilistiska slutsatser med hjälp av ett återkommande neuralt nätverk som ägnar sig åt scenelement och bearbetar dem en i taget. I grund och botten lär sig modellen själv att välja rätt antal slutledningssteg. Vi använder detta schema för att lära sig att utföra slutledning i delvis specificerade 2D-modeller (variable-sized variational auto-encoders) och fullt specificerade 3D-modeller (probabilistic renders). Vi visar att sådana modeller lär sig att identifiera flera objekt - räkna, lokalisera och klassificera elementen i en scen - utan någon övervakning, t.ex., sönderdela 3D-bilder med olika antal objekt i ett enda framåtpass av ett neuralt nätverk. Vi visar vidare att nätverken ger exakta slutsatser jämfört med övervakade motparter, och att deras struktur leder till förbättrad generalisering.
Eslami m.fl. REF använder ett återkommande neuralt nätverk för att delta i ett objekt i taget i en scen, och lära sig att använda ett lämpligt antal slutsatser steg för att återställa objekt räknas, identiteter och poser.
Attend, Infer, Repeat: Fast Scene Understanding with Generative Models
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}