ORGAN: Object-Centric Representation Learning using Cycle Consistent Generative Adversarial Networks

📄 arXiv: 2603.02063v1 📥 PDF

作者: Joël Küchler, Ellen van Maren, Vaiva Vasiliauskaitė, Katarina Vulić, Reza Abbasi-Asl, Stephan J. Ihle

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-02

备注: GitHub: https://github.com/Hullimulli/ORGAN

💡 一句话要点

提出基于循环一致GAN的ORGAN，用于无监督对象中心表示学习，尤其擅长复杂真实场景。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 对象中心表示学习 生成对抗网络 循环一致性 无监督学习 图像分割 机器人视觉 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有对象中心表示学习方法主要依赖自编码器，难以处理复杂真实场景，尤其是在对象数量多、对比度低的情况下。
  2. ORGAN利用循环一致生成对抗网络，学习对象中心表示，旨在提升模型在复杂场景下的分割和表示能力。
  3. 实验证明，ORGAN在合成数据集上表现良好，并且是唯一能有效处理复杂真实数据集的方法，同时具备良好的可扩展性。

📝 摘要（中文）

数据生成通常很简单，但从中提取信息却更困难。对象中心表示学习可以通过无监督的方式从图像中提取信息，它将图像分割成子组件（即对象），然后用低维潜在空间表示每个对象，以便用于下游处理。目前，对象中心表示学习主要由自编码器（AEs）架构主导。本文提出了一种新的对象中心表示学习方法ORGAN，它基于循环一致生成对抗网络。实验表明，在合成数据集上，ORGAN的性能与其他最先进的方法相似，同时也是唯一能够处理具有多个对象和低视觉对比度的更具挑战性的真实世界数据集的方法。此外，ORGAN创建了富有表现力的潜在空间表示，可以进行对象操作。最后，ORGAN在对象数量和图像大小方面都表现出良好的可扩展性，使其在当前最先进的方法中具有独特的优势。

🔬 方法详解

问题定义：对象中心表示学习旨在将图像分解为独立的、可理解的对象表示。现有方法，特别是基于自编码器的架构，在处理复杂场景（例如，对象数量多、视觉对比度低）时表现不佳，难以有效分割和表示图像中的各个对象。

核心思路：ORGAN的核心思路是利用循环一致生成对抗网络（CycleGAN）来学习对象中心表示。通过引入循环一致性约束，模型能够学习到更鲁棒、更具判别性的对象表示，从而更好地分割和重建图像中的对象。这种方法避免了对像素级标注的依赖，实现了无监督学习。

技术框架：ORGAN的整体架构包含两个生成器和两个判别器，构成一个CycleGAN。一个生成器负责将图像编码为对象中心表示，另一个生成器负责从对象中心表示重建图像。两个判别器分别用于区分真实图像和重建图像，以及真实对象表示和生成对象表示。通过对抗训练和循环一致性约束，模型能够学习到高质量的对象表示。

关键创新：ORGAN的关键创新在于将CycleGAN应用于对象中心表示学习，并利用循环一致性约束来提高模型在复杂场景下的分割和表示能力。与传统的自编码器方法相比，ORGAN能够更好地处理对象数量多、视觉对比度低的图像，并且具有更好的可扩展性。

关键设计：ORGAN的关键设计包括：1) 使用卷积神经网络作为生成器和判别器的基本架构；2) 引入循环一致性损失，确保图像经过编码和重建后能够尽可能地恢复到原始状态；3) 使用对抗损失，鼓励生成器生成逼真的对象表示，并欺骗判别器；4) 采用合适的正则化技术，防止模型过拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ORGAN在合成数据集上取得了与现有方法相当的性能，并且是唯一能够有效处理具有多个对象和低视觉对比度的真实世界数据集的方法。此外，ORGAN还能够创建富有表现力的潜在空间表示，可以用于对象操作。实验还证明了ORGAN在对象数量和图像大小方面都具有良好的可扩展性。

🎯 应用场景

ORGAN在机器人视觉、自动驾驶、图像编辑等领域具有广泛的应用前景。例如，在机器人视觉中，ORGAN可以用于识别和定位场景中的物体，从而帮助机器人进行导航和操作。在自动驾驶中，ORGAN可以用于识别交通标志、车辆和行人，从而提高驾驶安全性。在图像编辑中，ORGAN可以用于对图像中的对象进行分割、修改和替换，从而实现更高级的图像编辑功能。

📄 摘要（原文）

Although data generation is often straightforward, extracting information from data is more difficult. Object-centric representation learning can extract information from images in an unsupervised manner. It does so by segmenting an image into its subcomponents: the objects. Each object is then represented in a low-dimensional latent space that can be used for downstream processing. Object-centric representation learning is dominated by autoencoder architectures (AEs). Here, we present ORGAN, a novel approach for object-centric representation learning, which is based on cycle-consistent Generative Adversarial Networks instead. We show that it performs similarly to other state-of-the-art approaches on synthetic datasets, while at the same time being the only approach tested here capable of handling more challenging real-world datasets with many objects and low visual contrast. Complementing these results, ORGAN creates expressive latent space representations that allow for object manipulation. Finally, we show that ORGAN scales well both with respect to the number of objects and the size of the images, giving it a unique edge over current state-of-the-art approaches.