I detta dokument presenteras Deep Convolution Inverse Graphics Network (DC-IGN) som syftar till att lära sig en tolkningsbar representation av bilder som är lösliga med avseende på olika omvandlingar såsom rotationer utanför planet, ljusvariationer och textur. DC-IGN modellen består av flera lager av convolution och de-konvolution operatörer och utbildas med hjälp av Stochastic Gradient Variaration Bayes (SGVB) algoritm [12]. Vi föreslår träning förfaranden för att uppmuntra neuroner i grafikkodskiktet att ha semantisk betydelse och tvinga varje grupp att tydligt representera en specifik omvandling (pose,light,texture, shape etc.). Med en statisk ansiktsbild kan vår modell återskapa indatabilden med olika pose, belysning eller till och med textur och formvariationer från undersidan. Vi presenterar kvalitativa och kvantitativa resultat av modellens effektivitet för att lära sig en 3D-renderingsmotor. Dessutom använder vi oss också av den inlärda representationen för två viktiga visuella igenkänningsuppgifter: 1) en invariant ansiktsigenkänningsuppgift och 2) att använda representationen som en sammanfattande statistik för generativ modellering.
Det så kallade Deep Convolution Inverse Graphics Network som föreslås av Kulkarni et al. REF lär sig en tolkningsbar representation av bilder för 3D-återgivning.
Deep Convolutional Inverse Graphics Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}