arXiv · Computer Vision· Sanket Gandhi, Utkarsh Giri, Varun Subramanium, Rohan Paul, Parag Singla·· 3 小时前AI 评分20
LinSlot：利用线性表示假设从基于 slot 的物体表示中无监督发现属性
LinSlot: Exploiting Linear Representation hypothesis for unsupervised attribute discovery from slot based object representation
AI 导读
LinSlot 提出一个联合发现物体与属性表示的概率模型，基于线性表示假设（LRH），将可组合概念视为 slot 表示中线性可加的子空间。该架构用 block attention 把属性表示连接到 slot，并在物体与属性两个表示空间中融入 LRH，优化所提图模型的证据下界（ELBO）。多数据集实验显示其 DCI 分数优于现有方法，并支持图像编辑。
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