LAVAE：解耦位置与外观
机器学习
2019-09-30 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
我们提出一种概率生成模型，用于无监督学习视觉场景的结构化、可解释、基于对象的表示。我们使用摊销变分推断端到端地训练该生成模型。所学得的物体位置与外观表示完全解耦，且物体在潜空间中彼此独立表示。与先前解耦位置与外观的方法不同，我们的模型可无缝泛化到训练中所遇物体数量更多的场景。我们在 multi-MNIST 与 multi-dSprites 数据集上评估了所提模型。
引用
@article{arxiv.1909.11813,
title = {LAVAE: Disentangling Location and Appearance},
author = {Andrea Dittadi and Ole Winther},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.11813},
year = {2019}
}