On the Temporality for Sketch Representation Learning

📄 arXiv: 2512.04007v2 📥 PDF

作者: Marcelo Isaias de Moraes Junior, Moacir Antonelli Ponti

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-12-03 (更新: 2025-12-09)

备注: Preprint submitted to Pattern Recognition Letters

💡 一句话要点

研究草图表示学习中时序性的影响，揭示最优建模方式。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 草图表示学习 时序性 位置编码 自回归解码器 非自回归解码器 序列建模 手绘草图

📋 核心要点

  1. 现有草图表示学习方法对时序性的理解不足，未能充分挖掘草图的时序信息。
  2. 该研究通过实验分析不同时序建模方式对草图表示学习的影响，探索最优的时序建模策略。
  3. 实验结果表明，绝对坐标优于相对坐标，非自回归解码器优于自回归解码器，且时序性重要性依赖于顺序和任务。

📝 摘要（中文）

草图是人类手绘的复杂场景和真实世界物体的简单抽象。尽管草图表示学习领域已经取得了显著进展，但对于时序性在这些表示的质量中的真正相关性的理解仍然存在差距。本研究调查了将草图视为序列是否合理，以及哪些内部顺序起着更重要的作用。结果表明，虽然使用传统的位置编码对草图进行序列建模是有效的，但绝对坐标始终优于相对坐标。此外，非自回归解码器优于其自回归解码器。最后，时序性的重要性取决于所考虑的顺序和评估的任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有草图表示学习方法在处理草图的时序信息时，缺乏对不同时序建模方式的深入理解。例如，如何有效地利用草图的笔画顺序信息，以及不同类型的时序编码方式对表示学习的影响尚不明确。这导致模型可能无法充分捕捉草图的内在结构和语义信息。

核心思路：该论文的核心思路是通过实验对比不同的时序建模方法，包括不同的坐标表示（绝对坐标和相对坐标）、不同的解码器类型（自回归和非自回归），以及不同的笔画顺序，来评估时序性对草图表示学习的影响。通过分析实验结果，确定最优的时序建模策略。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个部分：1) 草图数据预处理，将草图转换为序列数据；2) 使用不同的位置编码方法（绝对坐标和相对坐标）对序列数据进行编码；3) 使用不同的解码器（自回归和非自回归）对编码后的数据进行解码；4) 在不同的下游任务上评估草图表示的质量。

关键创新：该论文的关键创新在于系统性地研究了时序性对草图表示学习的影响，并揭示了一些重要的结论。例如，绝对坐标优于相对坐标，非自回归解码器优于自回归解码器。这些结论为未来的草图表示学习研究提供了重要的指导。

关键设计：在实验设计方面，该论文考虑了多种因素，包括不同的坐标表示、不同的解码器类型、不同的笔画顺序以及不同的下游任务。通过控制这些变量，可以更准确地评估时序性对草图表示学习的影响。此外，该论文还使用了标准的数据集和评估指标，以确保实验结果的可重复性和可比性。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用绝对坐标进行位置编码优于相对坐标，非自回归解码器在草图表示学习中表现优于自回归解码器。时序性的重要性取决于所考虑的顺序和评估的任务。这些发现为草图表示学习提供了新的视角。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于草图识别、草图检索、草图生成等领域。通过更有效地利用草图的时序信息，可以提高这些任务的性能。此外，该研究还可以为其他序列数据的表示学习提供借鉴，例如手写识别、语音识别等。

📄 摘要（原文）

Sketches are simple human hand-drawn abstractions of complex scenes and real-world objects. Although the field of sketch representation learning has advanced significantly, there is still a gap in understanding the true relevance of the temporal aspect to the quality of these representations. This work investigates whether it is indeed justifiable to treat sketches as sequences, as well as which internal orders play a more relevant role. The results indicate that, although the use of traditional positional encodings is valid for modeling sketches as sequences, absolute coordinates consistently outperform relative ones. Furthermore, non-autoregressive decoders outperform their autoregressive counterparts. Finally, the importance of temporality was shown to depend on both the order considered and the task evaluated.