論文の概要: Relation Regularized Scene Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10826v1
• Date: Tue, 22 Feb 2022 11:36:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 16:22:33.170208
• Title: Relation Regularized Scene Graph Generation
• Title（参考訳）: 関係正規化シーングラフ生成
• Authors: Yuyu Guo, Lianli Gao, Jingkuan Song, Peng Wang, Nicu Sebe, Heng Tao Shen, Xuelong Li
• Abstract要約: SGG(Scene Graph Generation)は、検出されたオブジェクトの上に構築され、オブジェクトのペアの視覚的関係を予測する。 本稿では,2つのオブジェクト間の関係を予測できる関係正規化ネットワーク(R2-Net)を提案する。 我々のR2-Netはオブジェクトラベルを効果的に洗練し、シーングラフを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 206.76762860019065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene graph generation (SGG) is built on top of detected objects to predict object pairwise visual relations for describing the image content abstraction. Existing works have revealed that if the links between objects are given as prior knowledge, the performance of SGG is significantly improved. Inspired by this observation, in this article, we propose a relation regularized network (R2-Net), which can predict whether there is a relationship between two objects and encode this relation into object feature refinement and better SGG. Specifically, we first construct an affinity matrix among detected objects to represent the probability of a relationship between two objects. Graph convolution networks (GCNs) over this relation affinity matrix are then used as object encoders, producing relation-regularized representations of objects. With these relation-regularized features, our R2-Net can effectively refine object labels and generate scene graphs. Extensive experiments are conducted on the visual genome dataset for three SGG tasks (i.e., predicate classification, scene graph classification, and scene graph detection), demonstrating the effectiveness of our proposed method. Ablation studies also verify the key roles of our proposed components in performance improvement.
• Abstract（参考訳）: scene graph generation (sgg) は、検出されたオブジェクトの上に構築され、画像コンテンツの抽象化を記述するためにオブジェクト対関係を予測する。 既存の研究によると、オブジェクト間のリンクを事前知識として与えれば、SGGの性能は大幅に向上する。 本稿では,2つのオブジェクトの間に関係があるかどうかを予測し,その関係をオブジェクトの特徴改善とSGGにエンコードする関係正規化ネットワーク(R2-Net)を提案する。 具体的には、2つのオブジェクト間の関係の確率を表すために、まず検出対象間の親和性行列を構築する。 この関係アフィニティ行列上のグラフ畳み込みネットワーク(gcns)はオブジェクトエンコーダとして使われ、オブジェクトの関連正規化表現を生成する。 これらの関係調整機能により、R2-Netはオブジェクトラベルを効果的に洗練し、シーングラフを生成することができる。 提案手法の有効性を示す3つのSGGタスク(述語分類,シーングラフ分類,シーングラフ検出)の視覚的ゲノムデータセットについて,広範囲にわたる実験を行った。 アブレーション研究は,提案する成分の性能向上における重要な役割を検証した。

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