論文の概要: Exploiting Edge-Oriented Reasoning for 3D Point-based Scene Graph Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05558v1
• Date: Tue, 9 Mar 2021 17:09:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 14:54:44.644828
• Title: Exploiting Edge-Oriented Reasoning for 3D Point-based Scene Graph Analysis
• Title（参考訳）: 3次元ポイントベースシーングラフ解析のためのエッジ指向推論
• Authors: Chaoyi Zhang, Jianhui Yu, Yang Song, Weidong Cai
• Abstract要約: 認識と推論を橋渡しする3Dポイントベースのシーングラフ生成フレームワークを提案する。 推論段階では、EDGE指向のグラフ畳み込みネットワークが作成され、多次元エッジ機能を利用する。 実験結果は、シーングラフ生成研究に有望なエッジ指向推論効果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.920148546359016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene understanding is a critical problem in computer vision. In this paper, we propose a 3D point-based scene graph generation ($\mathbf{SGG_{point}}$) framework to effectively bridge perception and reasoning to achieve scene understanding via three sequential stages, namely scene graph construction, reasoning, and inference. Within the reasoning stage, an EDGE-oriented Graph Convolutional Network ($\texttt{EdgeGCN}$) is created to exploit multi-dimensional edge features for explicit relationship modeling, together with the exploration of two associated twinning interaction mechanisms between nodes and edges for the independent evolution of scene graph representations. Overall, our integrated $\mathbf{SGG_{point}}$ framework is established to seek and infer scene structures of interest from both real-world and synthetic 3D point-based scenes. Our experimental results show promising edge-oriented reasoning effects on scene graph generation studies. We also demonstrate our method advantage on several traditional graph representation learning benchmark datasets, including the node-wise classification on citation networks and whole-graph recognition problems for molecular analysis.
• Abstract（参考訳）: シーン理解はコンピュータビジョンにおける重要な問題である。 本稿では,3つの段階(シーングラフ構築,推論,推論)を通してシーン理解を実現するために,知覚と推論を効果的に橋渡しする3Dポイントベースのシーングラフ生成(「\mathbf{SG_{point}}$」)フレームワークを提案する。 推論段階では、EDGE指向グラフ畳み込みネットワーク($\texttt{EdgeGCN}$)が、シーングラフ表現の独立した進化のためのノードとエッジ間の2つの関連双対相互作用メカニズムの探索とともに、明示的な関係モデリングのための多次元エッジ機能を利用するために作成される。 統合された$\mathbf{SGG_{point}}$フレームワークは、実世界と合成3Dポイントベースの両方のシーンから興味のあるシーン構造を探し出し、推測するために確立されました。 実験結果は、シーングラフ生成研究に有望なエッジ指向推論効果を示す。 また,従来のグラフ表現学習ベンチマークデータセットの利点として,引用ネットワーク上のノードワイズ分類や,分子解析のための全グラフ認識問題などを挙げる。

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