[论文解读] Learning Disentangled Representations of Videos with Missing Data
DIVE 是一种深度生成模型，通过联合填补缺失帧和预测未来帧，学习解耦的视频表征，利用解耦的潜在空间将外观、姿态、动态和缺失性因素分离。在具有缺失数据的合成数据集和真实世界视频数据集上，其性能显著优于当前最先进方法。
Missing data poses significant challenges while learning representations of video sequences. We present Disentangled Imputed Video autoEncoder (DIVE), a deep generative model that imputes and predicts future video frames in the presence of missing data. Specifically, DIVE introduces a missingness latent variable, disentangles the hidden video representations into static and dynamic appearance, pose, and missingness factors for each object. DIVE imputes each object's trajectory where data is missing. On a moving MNIST dataset with various missing scenarios, DIVE outperforms the state of the art baselines by a substantial margin. We also present comparisons for real-world MOTSChallenge pedestrian dataset, which demonstrates the practical value of our method in a more realistic setting. Our code and data can be found at this https URL.
研究动机与目标
- 解决数据缺失或不完整时学习视频表征的挑战。
- 将视频因子解耦为静态外观、动态姿态、运动和缺失性成分，以改善建模效果。
- 开发一种生成模型，统一框架下实现缺失帧填补和未来帧预测。
- 在具有真实缺失数据模式的合成和真实世界视频数据集上评估该方法。
- 展示在数据稀缺条件下，解耦表征学习在视频重建中的实际应用价值。
提出的方法
- DIVE 引入缺失性潜在变量，显式建模视频序列中缺失数据的存在和位置。
- 将隐式表征解耦为独立因子：每个物体的静态外观、动态姿态、运动和缺失性。
- 模型采用变分自编码器架构，结合条件解码器，基于解耦因子重建和预测帧。
- 联合优化重建损失和未来预测损失，实现填补和预测的端到端学习。
- 解耦因子在帧间共享，即使在存在缺失观测的情况下也能实现一致的轨迹填补。
- 模型在具有多种缺失数据模式（包括随机、顺序和物体特定遮挡）的视频序列上进行训练。
实验结果
研究问题
- RQ1深度生成模型能否在保持运动和外观一致性的同时，有效填补视频序列中的缺失帧？
- RQ2将外观、姿态、动态和缺失性因子解耦在多大程度上提升了表征质量和重建准确性？
- RQ3该模型在具有复杂缺失模式的真实世界视频数据上泛化能力如何？
- RQ4与未解耦的端到端模型相比，解耦表征是否能实现更好的未来帧预测？
- RQ5将缺失性显式建模为潜在因子，对填补和预测性能有何影响？
主要发现
- 在具有多种缺失数据场景的移动 MNIST 数据集上，DIVE 表现优异，显著优于当前最先进基线方法。
- 通过学习解耦的运动和姿态因子，模型能有效重建缺失帧，保持一致的物体轨迹。
- 在真实世界 MOTSChallenge 行人数据集上，DIVE 展现出处理真实缺失数据模式的实际价值。
- 即使视频中大范围区域缺失，解耦表征仍能实现准确的填补和未来帧预测。
- 与忽略或掩码缺失数据的模型相比，显式将缺失性建模为潜在变量可显著提升重建和预测性能。
- 消融实验证实，对外观、姿态、动态和缺失性因子的解耦可带来更鲁棒、更具泛化能力的视频表征。
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