論文の概要: Energy-Based Learning for Scene Graph Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02221v1
- Date: Wed, 3 Mar 2021 07:11:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-06 12:44:54.874569
- Title: Energy-Based Learning for Scene Graph Generation
- Title（参考訳）: エネルギーに基づくシーングラフ生成学習
- Authors: Mohammed Suhail, Abhay Mittal, Behjat Siddiquie, Chris Broaddus, Jayan
Eledath, Gerard Medioni, Leonid Sigal
- Abstract要約: シーングラフを生成するための新しいエネルギーベース学習フレームワークを提案する。
提案する定式化により,シーングラフの構造を出力空間に効率的に組み込むことができる。
提案するフレームワークを用いて,既存の最先端モデルをトレーニングし,大幅な性能向上を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.500496033477127
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional scene graph generation methods are trained using cross-entropy
losses that treat objects and relationships as independent entities. Such a
formulation, however, ignores the structure in the output space, in an
inherently structured prediction problem. In this work, we introduce a novel
energy-based learning framework for generating scene graphs. The proposed
formulation allows for efficiently incorporating the structure of scene graphs
in the output space. This additional constraint in the learning framework acts
as an inductive bias and allows models to learn efficiently from a small number
of labels. We use the proposed energy-based framework to train existing
state-of-the-art models and obtain a significant performance improvement, of up
to 21% and 27%, on the Visual Genome and GQA benchmark datasets, respectively.
Furthermore, we showcase the learning efficiency of the proposed framework by
demonstrating superior performance in the zero- and few-shot settings where
data is scarce.
- Abstract（参考訳）: 伝統的なシーングラフ生成法は、オブジェクトと関係を独立したエンティティとして扱うクロスエントロピー損失を用いて訓練される。
しかし、そのような定式化は、本質的に構造化された予測問題において、出力空間の構造を無視する。
本研究では,シーングラフ生成のための新しいエネルギーベース学習フレームワークを提案する。
提案する定式化により,シーングラフの構造を出力空間に効率的に組み込むことができる。
学習フレームワークのこの追加制約は、誘導バイアスとして機能し、モデルが少数のラベルから効率的に学習できるようにします。
提案したエネルギーベースのフレームワークを使用して,既存の最先端モデルをトレーニングし,それぞれVisual GenomeとGQAベンチマークデータセット上で,最大21%,最大27%の大幅なパフォーマンス向上を実現している。
さらに,データ不足のゼロショットおよびマイショット設定において,優れた性能を示すことにより,提案フレームワークの学習効率を示す。
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