論文の概要: OG-SGG: Ontology-Guided Scene Graph Generation. A Case Study in Transfer Learning for Telepresence Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10201v1
• Date: Mon, 21 Feb 2022 13:23:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 10:26:00.712661
• Title: OG-SGG: Ontology-Guided Scene Graph Generation. A Case Study in Transfer Learning for Telepresence Robotics
• Title（参考訳）: OG-SGG:オントロジーガイドによるシーングラフ生成 テレプレゼンスロボットにおけるトランスファー学習の事例研究
• Authors: Fernando Amodeo, Fernando Caballero, Natalia D\'iaz-Rodr\'iguez, Luis Merino
• Abstract要約: 画像からのシーングラフ生成は、ロボット工学のようなアプリケーションに非常に関心を持つタスクである。 オントロジー誘導シーングラフ生成(OG-SGG)と呼ばれるフレームワークの初期近似を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 124.08684545010664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Scene graph generation from images is a task of great interest to applications such as robotics, because graphs are the main way to represent knowledge about the world and regulate human-robot interactions in tasks such as Visual Question Answering (VQA). Unfortunately, its corresponding area of machine learning is still relatively in its infancy, and the solutions currently offered do not specialize well in concrete usage scenarios. Specifically, they do not take existing "expert" knowledge about the domain world into account; and that might indeed be necessary in order to provide the level of reliability demanded by the use case scenarios. In this paper, we propose an initial approximation to a framework called Ontology-Guided Scene Graph Generation (OG-SGG), that can improve the performance of an existing machine learning based scene graph generator using prior knowledge supplied in the form of an ontology; and we present results evaluated on a specific scenario founded in telepresence robotics.
• Abstract（参考訳）: 画像からのシーングラフ生成は、世界に関する知識を表現し、視覚質問応答(vqa)のようなタスクで人間とロボットのインタラクションを規制するための主要な方法であるため、ロボティクスのようなアプリケーションにとって非常に興味深いタスクである。 残念なことに、機械学習の対応する領域はまだ初期段階であり、現在提供されているソリューションは具体的な利用シナリオにはあまり特化していない。 具体的には、ドメインの世界に関する既存の"専門家"の知識を考慮に入れておらず、ユースケースのシナリオによって要求される信頼性のレベルを提供するためには、実際にそれが必要であるかもしれません。 本稿では,オントロジー型シーングラフ生成(og-sgg)と呼ばれるフレームワークの初期近似を提案し,既存の機械学習ベースのシーングラフ生成器の性能をオントロジーの形で提供した事前知識を用いて向上させる手法を提案する。

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