論文の概要: Bipartite Graph Network with Adaptive Message Passing for Unbiased Scene Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00308v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 07:30:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-03 01:59:36.155979
• Title: Bipartite Graph Network with Adaptive Message Passing for Unbiased Scene Graph Generation
• Title（参考訳）: 非バイアスシーングラフ生成のための適応メッセージパッシングを用いた2部グラフネットワーク
• Authors: Rongjie Li, Songyang Zhang, Bo Wan, Xuming He
• Abstract要約: シーングラフ生成は、幅広い視覚的応用を伴う重要な視覚的理解タスクである。 偏見のないシーングラフ生成のための適応的メッセージ伝播機構を備えた,新たな信頼度認識型2部グラフニューラルネットワークを提案する。 私たちのアプローチは、いくつかの挑戦的なデータセットで従来の方法よりも優れたまたは競争力のあるパフォーマンスを実現します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.808408531051036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scene graph generation is an important visual understanding task with a broad range of vision applications. Despite recent tremendous progress, it remains challenging due to the intrinsic long-tailed class distribution and large intra-class variation. To address these issues, we introduce a novel confidence-aware bipartite graph neural network with adaptive message propagation mechanism for unbiased scene graph generation. In addition, we propose an efficient bi-level data resampling strategy to alleviate the imbalanced data distribution problem in training our graph network. Our approach achieves superior or competitive performance over previous methods on several challenging datasets, including Visual Genome, Open Images V4/V6, demonstrating its effectiveness and generality.
• Abstract（参考訳）: シーングラフ生成は、幅広い視覚的応用を伴う重要な視覚的理解タスクである。 最近の大きな進歩にもかかわらず、本質的なロングテールのクラス分布と大きなクラス内変異のため、依然として困難である。 そこで本研究では,不偏シーングラフ生成のための適応的メッセージ伝搬機構を備えた,信頼度対応二部グラフニューラルネットワークを提案する。 さらに,グラフネットワークのトレーニングにおいて不均衡なデータ分散問題を軽減するための,効率的な双方向データ再サンプリング戦略を提案する。 提案手法は,Visual GenomeやOpen Images V4/V6など,いくつかの課題のあるデータセットに対して,従来の手法よりも優れた,あるいは競合的な性能を実現している。

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