論文の概要: PPGN: Phrase-Guided Proposal Generation Network For Referring Expression Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10890v1
• Date: Sun, 20 Dec 2020 11:21:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 08:23:03.520422
• Title: PPGN: Phrase-Guided Proposal Generation Network For Referring Expression Comprehension
• Title（参考訳）: ppgn: 表現理解のための句案内提案生成ネットワーク
• Authors: Chao Yang, Guoqing Wang, Dongsheng Li, Huawei Shen, Su Feng, Bin Jiang
• Abstract要約: 新規な句誘導提案生成ネットワーク(PPGN)を提案する。 PPGNの主な実装原理は、テキストで視覚的特徴を洗練し、回帰を通じて提案を生成することである。 ベンチマークデータセットにおいて,本手法が有効であることを示す実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.39505099600821
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reference expression comprehension (REC) aims to find the location that the phrase refer to in a given image. Proposal generation and proposal representation are two effective techniques in many two-stage REC methods. However, most of the existing works only focus on proposal representation and neglect the importance of proposal generation. As a result, the low-quality proposals generated by these methods become the performance bottleneck in REC tasks. In this paper, we reconsider the problem of proposal generation, and propose a novel phrase-guided proposal generation network (PPGN). The main implementation principle of PPGN is refining visual features with text and generate proposals through regression. Experiments show that our method is effective and achieve SOTA performance in benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 参照表現理解(reference expression comprehension, REC)は、ある画像中のフレーズが参照する位置を見つけることを目的とする。 提案生成と提案表現は多くの2段階のREC手法において2つの有効な手法である。 しかし、既存の作業の多くは提案表現のみに焦点を当て、提案生成の重要性を無視している。 その結果、これらの手法によって生成される低品質な提案は、RECタスクのパフォーマンスボトルネックとなる。 本稿では,提案生成の問題を再考し,新しいフレーズ誘導提案生成ネットワーク(PPGN)を提案する。 PPGNの主な実装原理は、テキストで視覚的特徴を洗練し、回帰を通じて提案を生成することである。 ベンチマークデータセットにおいて,本手法が有効であることを示す実験を行った。

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