Det finns många skäl att förvänta sig att en förmåga att resonera i termer av objekt är en avgörande färdighet för alla allmänt intelligenta agenter. Ja, den senaste tidens maskininlärningslitteratur är full av exempel på fördelarna med objektliknande representationer: generalisering, överföring till nya uppgifter, och tolkningsbarhet, bland annat. Men för att resonera i termer av objekt, agenter behöver ett sätt att upptäcka och upptäcka objekt i den visuella världen - en uppgift som vi kallar oövervakade objekt upptäckt. Denna uppgift har fått betydligt mindre uppmärksamhet i litteraturen än dess övervakade motsvarighet, särskilt när det gäller stora bilder som innehåller många objekt. I det nuvarande arbetet utvecklar vi en neural nätverk arkitektur som effektivt behandlar denna stora bild, många objekt inställning. I synnerhet kombinerar vi idéer från Attention, Infer, Repeat (AIR), som utför oövervakade objekt upptäckt men inte skala bra, med den senaste utvecklingen i övervakad objektdetektering. Vi ersätter AIR:s stamnät med ett konvolutionellt (och därmed rumsligt invariantt) nätverk, och använder ett objektspecifikationssystem som beskriver objektens placering med avseende på lokala rutnätsceller snarare än bilden som helhet. Genom en serie experiment, visar vi ett antal funktioner i vår arkitektur: att, till skillnad från AIR, det kan upptäcka och upptäcka objekt i stora, många objekt scener, att det har en betydande förmåga att generalisera till bilder som är större och innehåller fler objekt än bilder som stött på under utbildning, och att det kan upptäcka och upptäcka objekt med tillräcklig noggrannhet för att underlätta icke-trivial nedströms bearbetning.
Spatially Invariant Delta, Infer, Repeat (SPAIR) REF försöker ta itu med detta problem genom att ersätta det återkommande nätverket med ett konvolutionsnätverk.
Spatially Invariant Unsupervised Object Detection with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}