object-centric models | BriefGPT

关键词object-centric models

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并行时空绑定
通过引入 Parallelizable Spatiotemporal Binder（PSB）作为第一个序列输入的时间可并行化槽学习架构，本文解决了现有基于 RNN 实现的面向对象模型在处理序列输入时的稳定性和容量问题，同时大大提高了训练效率
PDF4 months ago
目标中心的深度神经网络中的视觉推理：一种比较认知方法
通过测试多个以对象为中心的模型的关系学习和泛化能力，我们发现这些模型能够在多种情况下区分场景中的不同对象，但在更困难的任务和条件下仍面临挑战，说明抽象视觉推理仍然是深度神经网络，包括以对象为中心的模型面临的一个难题。
PDF4 months ago
利用物体为中心的模型和 MDL 原则解决抽象和推理语料库（ARC）
通过使用 Abstraction and Reasoning Corpus（ARC）作为基准，我们介绍了一种与人类生成的自然程序相一致的以对象为中心的模型，这些模型不仅可以进行预测，还可以为输入 / 输出对提供联合描述，并且通过最小描述长度
PDF8 months ago
基于复值自编码器对比训练的物体发现
该研究对现有的物体中心模型的概念限制进行了识别和分析，提出了一种基于复值激活和对比学习的改进同步模型。通过引入新的构架和方法，该同步模型可以在多物体彩色数据集中无监督地发现物体，并同时表示超过三个物体。
PDFa year ago
IJCAI面向结构模型视频预测的可解释潜空间
我们提出了一种物体为中心的模型，使用图神经网络中的对比学习在潜在空间中预测未来的状态，并注入了显式归纳偏置以帮助提高模型的预测准确性。我们的模型不仅可捕捉物体交互作用，而且能够提高物体位置的定位能力，且实验表明我们的模型在多个领域中具有显著
PDF3 years ago
深度物体中心策略用于自动驾驶
本研究采用对象为中心的方法，既能利用对象实例，又可以最大限度地适应新场景，提供了直观的可视化结果，在自主驾驶等机器人任务中，相较于传统方法，更具鲁棒性和性能表现。
PDF6 years ago