論文の概要: Unbiased Scene Graph Generation from Biased Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11949v3
- Date: Wed, 11 Mar 2020 07:55:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 07:56:19.788310
- Title: Unbiased Scene Graph Generation from Biased Training
- Title（参考訳）: バイアスドトレーニングによる未バイアスシーングラフ生成
- Authors: Kaihua Tang, Yulei Niu, Jianqiang Huang, Jiaxin Shi, Hanwang Zhang
- Abstract要約: 因果推論に基づく新しいSGGフレームワークを提案するが、従来の可能性ではない。
トレーニングされたグラフから反ファクト因果関係を抽出し、悪バイアスから影響を推測する。
特に,無バイアスSGGに対する最終述語スコアとしてTotal Direct Effect(TDE)を用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.88125954889937
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Today's scene graph generation (SGG) task is still far from practical, mainly
due to the severe training bias, e.g., collapsing diverse "human walk on / sit
on / lay on beach" into "human on beach". Given such SGG, the down-stream tasks
such as VQA can hardly infer better scene structures than merely a bag of
objects. However, debiasing in SGG is not trivial because traditional debiasing
methods cannot distinguish between the good and bad bias, e.g., good context
prior (e.g., "person read book" rather than "eat") and bad long-tailed bias
(e.g., "near" dominating "behind / in front of"). In this paper, we present a
novel SGG framework based on causal inference but not the conventional
likelihood. We first build a causal graph for SGG, and perform traditional
biased training with the graph. Then, we propose to draw the counterfactual
causality from the trained graph to infer the effect from the bad bias, which
should be removed. In particular, we use Total Direct Effect (TDE) as the
proposed final predicate score for unbiased SGG. Note that our framework is
agnostic to any SGG model and thus can be widely applied in the community who
seeks unbiased predictions. By using the proposed Scene Graph Diagnosis toolkit
on the SGG benchmark Visual Genome and several prevailing models, we observed
significant improvements over the previous state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 今日のシーングラフ生成(SGG)タスクは、主に、多様な「人間がビーチを歩いたり、座ったり、ビーチで横たわったりする」といった厳しい訓練バイアスのために、まだ実用的ではない。
このようなSGGを考えると、VQAのような下流タスクは単なるオブジェクトの袋よりも、より優れたシーン構造を推測することができない。
しかし、SGGにおける嫌悪は、例えば、良い文脈(例えば「食」ではなく「人読み本」)と悪い長い尾のバイアス(例えば「後ろ/前」を支配)の良さと悪いバイアスを区別できないため、自明なものではない。
本稿では,因果推論に基づく新しいSGGフレームワークを提案する。
まず、SGGの因果グラフを構築し、従来のバイアス付きトレーニングをグラフで実施する。
次に, 学習したグラフから反事実因果関係を抽出し, 除去すべき悪いバイアスの影響を推測する。
特に,無バイアスSGGに対する最終述語スコアとしてTotal Direct Effect(TDE)を用いる。
我々のフレームワークはどんなSGGモデルにも依存せず、偏見のない予測を求めるコミュニティにも広く適用できる。
提案手法をsggベンチマークによる視覚的ゲノム解析に応用し,従来の手法と比較して有意な改善がみられた。
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