Annotating Object Instances with a Polygon-RNN

We propose an approach for semi-automatic annotation of object instances. While most current methods treat object segmentation as a pixel-labeling problem, we here cast it as a polygon prediction task, mimicking how most current datasets have been annotated. In particular, our approach takes as input an image crop and sequentially produces vertices of the polygon outlining the object. This allows a human annotator to interfere at any time and correct a vertex if needed, producing as accurate segmentation as desired by the annotator. We show that our approach speeds up the annotation process by a factor of 4.7 across all classes in Cityscapes, while achieving 78.4% agreement in IoU with original ground-truth, matching the typical agreement between human annotators. For cars, our speed-up factor is 7.3 for an agreement of 82.2%. We further show generalization capabilities of our approach to unseen datasets

Advances in generative models for dynamic scenes

Les réseaux de neurones sont un type de modèle d'apprentissage automatique (ML) qui résolvent des tâches complexes d'intelligence artificielle (AI) sans nécessiter de représentations de données élaborées manuellement. Bien qu'ils aient obtenu des résultats impressionnants dans des tâches nécessitant un traitement de la parole, d’image, et du langage, les réseaux de neurones ont encore de la difficulté à résoudre des tâches de compréhension de scènes dynamiques. De plus, l’entraînement de réseaux de neurones nécessite généralement de nombreuses données annotées manuellement, ce qui peut être un processus long et coûteux. Cette thèse est composée de quatre articles proposant des modèles génératifs pour des scènes dynamiques. La modélisation générative est un domaine du ML qui étudie comment apprendre les mécanismes par lesquels les données sont produites. La principale motivation derrière les modèles génératifs est de pouvoir, sans utiliser d’étiquettes, apprendre des représentations de données utiles; c’est un sous-produit de l'approximation du processus de génération de données. De plus, les modèles génératifs sont utiles pour un large éventail d'applications telles que la super-résolution d'images, la synthèse vocale ou le résumé de texte. Le premier article se concentre sur l'amélioration de la performance des précédents auto-encodeurs variationnels (VAE) pour la prédiction vidéo. Il s’agit d’une tâche qui consiste à générer les images futures d'une scène dynamique, compte tenu de certaines observations antérieures. Les VAE sont une famille de modèles à variables latentes qui peuvent être utilisés pour échantillonner des points de données. Comparés à d'autres modèles génératifs, les VAE sont faciles à entraîner et ont tendance à couvrir tous les modes des données, mais produisent souvent des résultats de moindre qualité. En prédiction vidéo, les VAE ont été les premiers modèles capables de produire des images futures plausibles à partir d’un contexte donné, un progrès marquant par rapport aux modèles précédents car, pour la plupart des scènes dynamiques, le futur n'est pas une fonction déterministe du passé. Cependant, les premiers VAE pour la prédiction vidéo produisaient des résultats avec des artefacts visuels visibles et ne fonctionnaient pas sur des ensembles de données réalistes complexes. Dans cet article, nous identifions certains des facteurs limitants de ces modèles, et nous proposons pour chacun d’eux une solution pour en atténuer l'impact. Grâce à ces modifications, nous montrons que les VAE pour la prédiction vidéo peuvent obtenir des résultats de qualité nettement supérieurs par rapport aux références précédentes, et qu'ils peuvent être utilisés pour modéliser des scènes de conduite autonome. Dans le deuxième article, nous proposons un nouveau modèle en cascade pour la génération vidéo basé sur les réseaux antagonistes génératifs (GAN). Après le succès des VAE pour prédiction vidéo, il a été démontré que les GAN produisaient des échantillons vidéo de meilleure qualité pour la génération vidéo conditionnelle à des classes. Cependant, les GAN nécessitent de très grandes tailles de lots ainsi que des modèles de grande capacité, ce qui rend l’entraînement des GAN pour la génération vidéo coûteux computationnellement, à la fois en termes de mémoire et en temps de calcul. Nous proposons de scinder le processus génératif en une cascade de sous-modèles, chacun d'eux résolvant un problème plus simple. Cette division nous permet de réduire considérablement le coût computationnel tout en conservant la qualité de l'échantillon, et nous démontrons que ce modèle peut s'adapter à de très grands ensembles de données ainsi qu’à des vidéos de haute résolution. Dans le troisième article, nous concevons un modèle basé sur le principe qu'une scène est composée de différents objets, mais que les transitions de trame (également appelées règles dynamiques) sont partagées entre les objets. Pour mettre en œuvre cette hypothèse de modélisation, nous concevons un modèle qui extrait d'abord les différentes entités d'une image. Ensuite, le modèle apprend à mettre à jour la représentation de l'objet d'une image à l'autre en choisissant parmi différentes transitions possibles qui sont toutes partagées entre les différents objets. Nous montrons que, lors de l'apprentissage d'un tel modèle, les règles de transition sont fondées sémantiquement, et peuvent être appliquées à des objets non vus lors de l'apprentissage. De plus, nous pouvons utiliser ce modèle pour prédire les observations multimodales futures d'une scène dynamique en choisissant différentes transitions. Dans le dernier article nous proposons un modèle génératif basé sur des techniques de rendu 3D qui permet de générer des scènes avec plusieurs objets. Nous concevons un mécanisme d'inférence pour apprendre les représentations qui peuvent être rendues avec notre modèle et nous optimisons simultanément ce mécanisme d'inférence et le moteur de rendu. Nous montrons que ce modèle possède une représentation interprétable dans laquelle des changements sémantiques appliqués à la représentation de la scène sont rendus dans la scène générée. De plus, nous montrons que, suite au processus d’entraînement, notre modèle apprend à segmenter les objets dans une scène sans annotations et que la représentation apprise peut être utilisée pour résoudre des tâches de compréhension de scène dynamique en déduisant la représentation de chaque observation.Neural networks are a type of Machine Learning (ML) models that solve complex Artificial Intelligence (AI) tasks without requiring handcrafted data representations. Although they have achieved impressive results in tasks requiring speech, image and language processing, neural networks still struggle to solve dynamic scene understanding tasks. Furthermore, training neural networks usually demands lots data that is annotated manually, which can be an expensive and time-consuming process. This thesis is comprised of four articles proposing generative models for dynamic scenes. Generative modelling is an area of ML that investigates how to learn the mechanisms by which data is produced. The main motivation for generative models is to learn useful data representations without labels as a by-product of approximating the data generation process. Furthermore, generative models are useful for a wide range of applications such as image super-resolution, voice synthesis or text summarization. The first article focuses on improving the performance of previous Variational AutoEncoders (VAEs) for video prediction, which is the task of generating future frames of a dynamic scene given some previous occurred observations. VAEs are a family of latent variable models that can be used to sample data points. Compared to other generative models, VAEs are easy to train and tend to cover all data modes, but often produce lower quality results. In video prediction VAEs were the first models that were able to produce multiple plausible future outcomes given a context, marking an advancement over previous models as for most dynamic scenes the future is not a deterministic function of the past. However, the first VAEs for video prediction produced results with visible visual artifacts and could not operate on complex realistic datasets. In this article we identify some of the limiting factors for these models, and for each of them we propose a solution to ease its impact. With our proposed modifications, we show that VAEs for video prediction can obtain significant higher quality results over previous baselines and that they can be used to model autonomous driving scenes. In the second article we propose a new cascaded model for video generation based on Generative Adversarial Networks (GANs). After the success of VAEs in video prediction, GANs were shown to produce higher quality video samples for class-conditional video generation. However, GANs require very large batch sizes and high capacity models, which makes training GANs for video generation computationally expensive, both in terms of memory and training time. We propose to split the generative process into a cascade of submodels, each of them solving a smaller generative problem. This split allows us to significantly reduce the computational requirements while retaining sample quality, and we show that this model can scale to very large datasets and video resolutions. In the third article we design a model based on the premise that a scene is comprised of different objects but that frame transitions (also known as dynamic rules) are shared among objects. To implement this modeling assumption we design a model that first extracts the different entities in a frame, and then learns to update the object representation from one frame to another by choosing among different possible transitions, all shared among objects. We show that, when learning such a model, the transition rules are semantically grounded and can be applied to objects not seen during training. Further, we can use this model for predicting multimodal future observations of a dynamic scene by choosing different transitions. In the last article we propose a generative model based on 3D rendering techniques that can generate scenes with multiple objects. We design an inference mechanism to learn representations that can be rendered with our model and we simultaneously optimize this inference mechanism and the renderer. We show that this model has an interpretable representation in which semantic changes to the scene representation are shown in the output. Furthermore, we show that, as a by product of the training process, our model learns to segment the objects in a scene without annotations and that the learned representation can be used to solve dynamic scene understanding tasks by inferring the representation of each observation

Learning Aligned Cross-Modal Representations from Weakly Aligned Data

People can recognize scenes across many different modalities beyond natural images. In this paper, we investigate how to learn cross-modal scene representations that transfer across modalities. To study this problem, we introduce a new cross-modal scene dataset. While convolutional neural networks can categorize cross-modal scenes well, they also learn an intermediate representation not aligned across modalities, which is undesirable for cross-modal transfer applications. We present methods to regularize cross-modal convolutional neural networks so that they have a shared representation that is agnostic of the modality. Our experiments suggest that our scene representation can help transfer representations across modalities for retrieval. Moreover, our visualizations suggest that units emerge in the shared representation that tend to activate on consistent concepts independently of the modality.Comment: Conference paper at CVPR 201

How (not) to ensemble LVLMs for VQA

This paper studies ensembling in the era of Large Vision-Language Models (LVLMs). Ensembling is a classical method to combine different models to get increased performance. In the recent work on Encyclopedic-VQA the authors examine a wide variety of models to solve their task: from vanilla LVLMs, to models including the caption as extra context, to models augmented with Lens-based retrieval of Wikipedia pages. Intuitively these models are highly complementary, which should make them ideal for ensembling. Indeed, an oracle experiment shows potential gains from 48.8% accuracy (the best single model) all the way up to 67% (best possible ensemble). So it is a trivial exercise to create an ensemble with substantial real gains. Or is it?Comment: 4th I Can't Believe It's Not Better Workshop (co-located with NeurIPS 2023

Encyclopedic VQA: Visual questions about detailed properties of fine-grained categories

We propose Encyclopedic-VQA, a large scale visual question answering (VQA) dataset featuring visual questions about detailed properties of fine-grained categories and instances. It contains 221k unique question+answer pairs each matched with (up to) 5 images, resulting in a total of 1M VQA samples. Moreover, our dataset comes with a controlled knowledge base derived from Wikipedia, marking the evidence to support each answer. Empirically, we show that our dataset poses a hard challenge for large vision+language models as they perform poorly on our dataset: PaLI [14] is state-of-the-art on OK-VQA [37], yet it only achieves 13.0% accuracy on our dataset. Moreover, we experimentally show that progress on answering our encyclopedic questions can be achieved by augmenting large models with a mechanism that retrieves relevant information from the knowledge base. An oracle experiment with perfect retrieval achieves 87.0% accuracy on the single-hop portion of our dataset, and an automatic retrieval-augmented prototype yields 48.8%. We believe that our dataset enables future research on retrieval-augmented vision+language models. It is available at https://github.com/google-research/google-research/tree/master/encyclopedic_vqa .Comment: ICCV'2

Cross-Modal Scene Networks

© 1979-2012 IEEE. People can recognize scenes across many different modalities beyond natural images. In this paper, we investigate how to learn cross-modal scene representations that transfer across modalities. To study this problem, we introduce a new cross-modal scene dataset. While convolutional neural networks can categorize scenes well, they also learn an intermediate representation not aligned across modalities, which is undesirable for cross-modal transfer applications. We present methods to regularize cross-modal convolutional neural networks so that they have a shared representation that is agnostic of the modality. Our experiments suggest that our scene representation can help transfer representations across modalities for retrieval. Moreover, our visualizations suggest that units emerge in the shared representation that tend to activate on consistent concepts independently of the modality

Chasing Gravitational Waves with the Chereknov Telescope Array

Presented at the 38th International Cosmic Ray Conference (ICRC 2023), 2023 (arXiv:2309.08219)2310.07413International audienceThe detection of gravitational waves from a binary neutron star merger by Advanced LIGO and Advanced Virgo (GW170817), along with the discovery of the electromagnetic counterparts of this gravitational wave event, ushered in a new era of multimessenger astronomy, providing the first direct evidence that BNS mergers are progenitors of short gamma-ray bursts (GRBs). Such events may also produce very-high-energy (VHE, > 100GeV) photons which have yet to be detected in coincidence with a gravitational wave signal. The Cherenkov Telescope Array (CTA) is a next-generation VHE observatory which aims to be indispensable in this search, with an unparalleled sensitivity and ability to slew anywhere on the sky within a few tens of seconds. New observing modes and follow-up strategies are being developed for CTA to rapidly cover localization areas of gravitational wave events that are typically larger than the CTA field of view. This work will evaluate and provide estimations on the expected number of of gravitational wave events that will be observable with CTA, considering both on- and off-axis emission. In addition, we will present and discuss the prospects of potential follow-up strategies with CTA