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Um problema chave no aprendizado de múltiplos objetos a partir de imagens não rotuladas é que é a priori impossível determinar qual parte da imagem corresponde a cada objeto individual e qual parte é desordem irrelevante que não está associada aos objetos. Investigamos empiricamente até que ponto a atenção pura de baixo para cima pode extrair informações úteis sobre a localização, tamanho e forma dos objetos a partir das imagens e demonstramos como essas informações podem ser utilizadas para possibilitar o aprendizado não supervisionado de objetos a partir de imagens não rotuladas. Nossos experimentos demonstram que a abordagem proposta para o uso da atenção de baixo para cima é realmente útil para uma variedade de aplicações.
Rutishauser et al. (Sat,) estudaram essa questão.