DeepMind最新的GQN有点意思

s
saturnV
楼主 (未名空间)
Generative Query Network, 对3D物体,通过让model predict在不同视角下的图像来
对抗训练,包含一个representation network和一个 generation network。DM声称可
以训练出一个可以高效表征三维物体为止关系的表象,然后再此之上,甚至可以
predict猜测没有看到的角度的情形。

science 论文:http://science.sciencemag.org/content/360/6394/1204.fullhttps://d2ufo47lrtsv5s.cloudfront.net/content/sci/360/6394/1204/F1.large.jpg?width=800&height=600&carousel=1
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repast
来跟我们讲解一下?code 没公开吧?
f
fantasyfrog
为什么deep mind这么喜欢发nature, science?把这个方法用在真实场景的数据应该不难吧?没用真实场景是因为根本没去做这个实验,还是做了不work所以不发出来?
f
fantasist
有评论说这个只是overfitting,没有真正的创新
lightroom
投conference不一定中

【 在 fantasyfrog (fantasyfrog) 的大作中提到: 】
: 为什么deep mind这么喜欢发nature, science?把这个方法用在真实场景的数据应该不
: 难吧?没用真实场景是因为根本没去做这个实验,还是做了不work所以不发出来?
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saturnV
他们的解释是真实环境没有很好的数据集,确实这种任意多角度的数据还真不好找,当然DM可以自己做,但是成本肯定更高。第一步在虚拟3D环境里面做没啥问题。

【 在 fantasyfrog (fantasyfrog) 的大作中提到: 】
: 为什么deep mind这么喜欢发nature, science?把这个方法用在真实场景的数据应该不
: 难吧?没用真实场景是因为根本没去做这个实验,还是做了不work所以不发出来?