論文の概要: Graph-Based Social Relation Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07453v3
• Date: Fri, 17 Jul 2020 07:20:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 05:55:42.769901
• Title: Graph-Based Social Relation Reasoning
• Title（参考訳）: グラフに基づく社会関係推論
• Authors: Wanhua Li, Yueqi Duan, Jiwen Lu, Jianjiang Feng, Jie Zhou
• Abstract要約: 社会関係認識のためのグラフ関係推論ネットワーク(GR2N)を提案する。 本手法は,社会関係グラフの構築による連関関係推定のパラダイムを考察する。 実験結果から,本手法は合理的で一貫した社会関係グラフを生成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.9402771161935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human beings are fundamentally sociable -- that we generally organize our social lives in terms of relations with other people. Understanding social relations from an image has great potential for intelligent systems such as social chatbots and personal assistants. In this paper, we propose a simpler, faster, and more accurate method named graph relational reasoning network (GR2N) for social relation recognition. Different from existing methods which process all social relations on an image independently, our method considers the paradigm of jointly inferring the relations by constructing a social relation graph. Furthermore, the proposed GR2N constructs several virtual relation graphs to explicitly grasp the strong logical constraints among different types of social relations. Experimental results illustrate that our method generates a reasonable and consistent social relation graph and improves the performance in both accuracy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 人間は基本的に、他人との関係という観点から、社会生活を組織化するものです。 画像から社会的関係を理解することは、ソーシャルチャットボットやパーソナルアシスタントのようなインテリジェントなシステムにとって大きな可能性を秘めている。 本稿では,ソーシャル関係認識のためのよりシンプルで高速で正確なグラフ関係推論ネットワーク(gr2n)を提案する。 画像上のすべての社会的関係を独立に処理する既存の方法とは違い,社会関係グラフを構築することによって関係を共同で推論するパラダイムを考察する。 さらに,提案するgr2nは,様々な社会関係の強い論理制約を明示的に把握するために,複数の仮想関係グラフを構築している。 実験結果から,本手法は合理的で一貫した社会関係グラフを生成し,精度と効率の両面での性能向上を図っている。

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