論文の概要: Object-to-Scene: Learning to Transfer Object Knowledge to Indoor Scene Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00399v1
• Date: Sun, 1 Aug 2021 08:37:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-03 15:19:01.096529
• Title: Object-to-Scene: Learning to Transfer Object Knowledge to Indoor Scene Recognition
• Title（参考訳）: object-to-scene: オブジェクト知識を屋内シーン認識に移すための学習
• Authors: Bo Miao, Liguang Zhou, Ajmal Mian, Tin Lun Lam, Yangsheng Xu
• Abstract要約: 本研究では,オブジェクトの特徴を抽出し,オブジェクト関係を学習して屋内シーンを認識するオブジェクト・ツー・シーン(OTS)手法を提案する。 OTSは、新たなストリームを使わずに、室内のシーン認識において、最先端の手法を2%以上上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.503027767462605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate perception of the surrounding scene is helpful for robots to make reasonable judgments and behaviours. Therefore, developing effective scene representation and recognition methods are of significant importance in robotics. Currently, a large body of research focuses on developing novel auxiliary features and networks to improve indoor scene recognition ability. However, few of them focus on directly constructing object features and relations for indoor scene recognition. In this paper, we analyze the weaknesses of current methods and propose an Object-to-Scene (OTS) method, which extracts object features and learns object relations to recognize indoor scenes. The proposed OTS first extracts object features based on the segmentation network and the proposed object feature aggregation module (OFAM). Afterwards, the object relations are calculated and the scene representation is constructed based on the proposed object attention module (OAM) and global relation aggregation module (GRAM). The final results in this work show that OTS successfully extracts object features and learns object relations from the segmentation network. Moreover, OTS outperforms the state-of-the-art methods by more than 2\% on indoor scene recognition without using any additional streams. Code is publicly available at: https://github.com/FreeformRobotics/OTS.
• Abstract（参考訳）: 周囲のシーンの正確な認識は、ロボットが合理的な判断と行動を行うのに役立つ。 したがって,効果的なシーン表現・認識手法の開発はロボット工学において重要である。 現在、屋内シーン認識能力を向上させるために、新しい補助機能やネットワークの開発に重点が置かれている。 しかし,オブジェクトの特徴と屋内シーン認識の関係を直接構築することに焦点を当てているものはほとんどない。 本稿では,現在の手法の弱点を分析し,オブジェクトの特徴を抽出し,オブジェクト関係を学習して屋内シーンを認識するオブジェクト・ツー・シーン(OTS)手法を提案する。 提案するOTSは,まず,分割ネットワークとオブジェクト特徴集約モジュール(OFAM)に基づいてオブジェクト特徴を抽出する。 その後、オブジェクト関係を計算し、提案したオブジェクト注意モジュール(OAM)とグローバル関係集約モジュール(GRAM)に基づいてシーン表現を構築する。 この研究の最終結果は、OTSがオブジェクトの特徴を抽出し、セグメンテーションネットワークからオブジェクトの関係を学習できることを示します。 さらに、OTSは、追加のストリームを使わずに、屋内シーン認識において2倍以上の精度で最先端の手法より優れている。 コードはhttps://github.com/FreeformRobotics/OTS.comで公開されている。

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