Människor känner lätt igen objektdelar och deras hierarkiska struktur genom att titta på hur de rör sig; de kan sedan förutsäga hur varje del rör sig i framtiden. I det här dokumentet föreslår vi en ny formulering som samtidigt lär sig en hierarkisk, lösryckt objektrepresentation och en dynamisk modell för objektdelar från omärkta videor. Vår modell Parts, Structure, and Dynamics (PSD) lär sig först att känna igen objektdelarna via en lagerbildsrepresentation; för det andra, förutsäga hierarkin via en strukturell deskriptor som komponerar lågnivåbegrepp till en hierarkisk struktur; och för det tredje, modellera systemdynamiken genom att förutsäga framtiden. Experiment på flera verkliga och syntetiska dataset visar att vår PSD-modell fungerar bra på alla tre uppgifter: segmentering av objektdelar, uppbyggnad av deras hierarkiska struktur, och fånga deras rörelsefördelningar.
Xu och al. REF föreslog en djup modell för att upptäcka objektdelar och tillhörande hierarkisk struktur och dynamisk modell från omärkta videor.
Unsupervised Discovery of Parts, Structure, and Dynamics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}