Faire avancer les prévisions visuelles avec des modèles centrés sur les objets
Nouvelle méthode améliore la précision des prédictions visuelles grâce à la représentation des objets.
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Table des matières
- Le défi de prédire la dynamique visuelle
- L'idée des Modèles centrés sur les objets
- Apprentissage de Représentations désentrelacées
- Notre approche : la représentation par blocs
- Utilisation de l'auto-attention dans les transformateurs
- Configuration expérimentale
- Résultats sur les ensembles de données 2D
- Résultats sur les ensembles de données 3D
- Amélioration dans des situations Hors distribution (OOD)
- Comparaisons visuelles des prédictions
- Désentrelacement des attributs d'objet
- Robustesse aux variations de paramètres
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
Prédire comment les objets bougent dans les vidéos, c'est super important dans des domaines comme la vision par ordinateur et la robotique. Des recherches récentes ont prouvé que comprendre les objets individuellement peut vraiment améliorer l'exactitude de ces prédictions et rendre les résultats plus faciles à interpréter. Cet article parle d'une nouvelle méthode pour améliorer les techniques de prédiction visuelle en se concentrant sur comment mieux comprendre et représenter les objets.
Le défi de prédire la dynamique visuelle
Apprendre à prédire comment les objets vont se comporter dans les futures images vidéo peut être compliqué. Beaucoup de méthodes existantes s'appuient beaucoup sur des données étiquetées, ce qui les rend moins efficaces quand elles rencontrent des situations nouvelles qu'elles n'ont jamais vues. Notre approche vise à relever ce défi en apprenant à représenter les objets d'une manière qui ne repose pas trop sur des hypothèses préalables sur leurs caractéristiques.
Modèles centrés sur les objets
L'idée desLes modèles centrés sur les objets sont conçus pour se concentrer sur des objets individuels dans une scène. Au lieu de considérer toute la scène comme un tout, ces modèles décomposent les composants, ce qui facilite l'analyse de la contribution de chaque objet à la dynamique globale. Cela peut mener à de meilleures prédictions puisque ces modèles fonctionnent avec une compréhension plus claire des rôles que jouent les différents objets.
Représentations désentrelacées
Apprentissage deOn propose une méthode pour apprendre ce qu'on appelle des "représentations désentrelacées" des objets. Ça veut dire représenter chaque objet d'une manière qui sépare ses différentes caractéristiques, comme la taille, la couleur et la forme. En faisant ça, on espère rendre nos prédictions plus précises et généralisables à différentes situations.
Notre approche : la représentation par blocs
L'idée centrale de notre approche est d'utiliser ce qu'on appelle des "blocs" pour représenter les objets. Chaque bloc peut être considéré comme capturant une caractéristique particulière de l'objet. On utilise une série de vecteurs apprenables, qui aident à affiner la représentation du bloc grâce à l'entraînement. Ces blocs sont identifiés de manière non supervisée, ce qui veut dire qu'ils sont découverts sans avoir besoin d'exemples étiquetés.
auto-attention dans les transformateurs
Utilisation de l'Pour améliorer encore nos prédictions, on intègre un mécanisme d'auto-attention en utilisant des transformateurs. Ça permet à notre modèle de peser l'importance des différents blocs lors de la prédiction des états futurs. En faisant ça, on peut mieux capturer les interactions entre les objets que les méthodes plus anciennes.
Configuration expérimentale
On a testé notre méthode sur plusieurs ensembles de données contenant à la fois des séquences vidéo 2D et 3D. Notre objectif était de déterminer à quel point notre approche apprenait bien les représentations d'objets et à quel point elle pouvait prédire les futures images.
Résultats sur les ensembles de données 2D
Dans nos expériences, on a d'abord travaillé avec des environnements 2D simples. Par exemple, on a créé un ensemble de données avec des cercles rebondissants où des cercles de différentes couleurs interagissaient. Notre approche a nettement surpassé les modèles existants, montrant une meilleure précision en termes d'erreur dans les pixels prédits et la qualité des images reconstruites.
Résultats sur les ensembles de données 3D
Ensuite, on a élargi nos tests aux environnements 3D. On a utilisé des ensembles de données où les objets interagissaient de manière plus complexe, comme en entrant dans le cadre et en entrant en collision avec d'autres. Notre méthode a encore une fois surpassé les alternatives, surtout pour prédire des combinaisons d'attributs d'objets non vues.
Hors distribution (OOD)
Amélioration dans des situationsUn des grands avantages de notre approche, c'est sa performance dans des situations "hors distribution". Ça fait référence à des scénarios où le modèle rencontre des caractéristiques qu'il n'a pas vues dans ses données d'entraînement. Notre modèle a montré une capacité remarquable à s'adapter et à faire des prédictions précises même face à de nouveaux attributs et combinaisons d'objets.
Comparaisons visuelles des prédictions
Pour montrer l'efficacité de notre modèle, on a présenté des comparaisons visuelles des images prédites par rapport aux images réelles. Les résultats ont clairement illustré à quel point notre modèle a réussi à capturer la dynamique des scènes, montrant une qualité supérieure tant dans des situations en distribution qu'en dehors.
Désentrelacement des attributs d'objet
On a fait une analyse détaillée pour comprendre à quel point notre modèle a appris à séparer différents attributs des objets. En utilisant des techniques pour évaluer l'importance de chaque caractéristique dans le modèle, on a trouvé que nos blocs capturaient efficacement des caractéristiques essentielles comme la couleur et la position.
Robustesse aux variations de paramètres
Nos expériences ont aussi étudié comment les changements dans le nombre de blocs et de concepts affectaient les performances. On a découvert que, bien que certaines fluctuations de performance se produisent, avoir trop de blocs pouvait réduire la précision. Cette observation souligne l'importance d'un réglage soigné dans la conception du modèle.
Conclusion
Notre recherche présente une nouvelle façon d'apprendre des représentations d'objets pour prédire la dynamique visuelle dans les vidéos. Grâce à l'apprentissage non supervisé et l'introduction de représentations par blocs, on a pu améliorer à la fois la précision et l'interprétabilité des prédictions. Les résultats indiquent que notre approche est particulièrement efficace pour gérer des situations non vues, ouvrant la voie à de futurs développements qui pourraient être appliqués dans des contextes plus complexes.
Titre: Learning Disentangled Representation in Object-Centric Models for Visual Dynamics Prediction via Transformers
Résumé: Recent work has shown that object-centric representations can greatly help improve the accuracy of learning dynamics while also bringing interpretability. In this work, we take this idea one step further, ask the following question: "can learning disentangled representation further improve the accuracy of visual dynamics prediction in object-centric models?" While there has been some attempt to learn such disentangled representations for the case of static images \citep{nsb}, to the best of our knowledge, ours is the first work which tries to do this in a general setting for video, without making any specific assumptions about the kind of attributes that an object might have. The key building block of our architecture is the notion of a {\em block}, where several blocks together constitute an object. Each block is represented as a linear combination of a given number of learnable concept vectors, which is iteratively refined during the learning process. The blocks in our model are discovered in an unsupervised manner, by attending over object masks, in a style similar to discovery of slots \citep{slot_attention}, for learning a dense object-centric representation. We employ self-attention via transformers over the discovered blocks to predict the next state resulting in discovery of visual dynamics. We perform a series of experiments on several benchmark 2-D, and 3-D datasets demonstrating that our architecture (1) can discover semantically meaningful blocks (2) help improve accuracy of dynamics prediction compared to SOTA object-centric models (3) perform significantly better in OOD setting where the specific attribute combinations are not seen earlier during training. Our experiments highlight the importance discovery of disentangled representation for visual dynamics prediction.
Auteurs: Sanket Gandhi, Atul, Samanyu Mahajan, Vishal Sharma, Rushil Gupta, Arnab Kumar Mondal, Parag Singla
Dernière mise à jour: 2024-07-03 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.03216
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.03216
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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