論文の概要: HindSight: A Graph-Based Vision Model Architecture For Representing
Part-Whole Hierarchies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03722v1
- Date: Thu, 8 Apr 2021 12:17:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-09 20:33:12.729785
- Title: HindSight: A Graph-Based Vision Model Architecture For Representing
Part-Whole Hierarchies
- Title（参考訳）: HindSight: 部分ホール階層を表現するグラフベースの視覚モデルアーキテクチャ
- Authors: Muhammad AbdurRafae
- Abstract要約: 本稿では,画像中の部分全体階層の表現をグラフ形式で符号化するモデルアーキテクチャを提案する。
イメージを異なるレベルのパッチに分割し、すべてのパッチを完全に接続されたグラフのノードとして扱うというアイデアです。
動的特徴抽出モジュールは、各グラフイテレーションでこれらのパッチから特徴表現を抽出するために使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a model architecture for encoding the representations of
part-whole hierarchies in images in form of a graph. The idea is to divide the
image into patches of different levels and then treat all of these patches as
nodes for a fully connected graph. A dynamic feature extraction module is used
to extract feature representations from these patches in each graph iteration.
This enables us to learn a rich graph representation of the image that
encompasses the inherent part-whole hierarchical information. Utilizing proper
self-supervised training techniques, such a model can be trained as a general
purpose vision encoder model which can then be used for various vision related
downstream tasks (e.g., Image Classification, Object Detection, Image
Captioning, etc.).
- Abstract（参考訳）: 本稿では,画像中の部分全体階層の表現をグラフ形式で符号化するモデルアーキテクチャを提案する。
イメージを異なるレベルのパッチに分割して、これらすべてのパッチを、完全に接続されたグラフのノードとして扱うことが目的だ。
動的特徴抽出モジュールは、各グラフイテレーションでこれらのパッチから特徴表現を抽出するために使用される。
これにより、固有の階層的な情報を包含する画像のリッチなグラフ表現を学べる。
適切な自己監督型トレーニング技術を利用することで、そのようなモデルを汎用視覚エンコーダモデルとしてトレーニングし、下流の様々な視覚関連タスク(画像分類、オブジェクト検出、画像キャプチャなど)に使用することができる。
).
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