論文の概要: Learning Object Placement via Dual-path Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11464v1
• Date: Sat, 23 Jul 2022 08:39:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 14:22:32.385238
• Title: Learning Object Placement via Dual-path Graph Completion
• Title（参考訳）: デュアルパスグラフ補完による物体配置学習
• Authors: Siyuan Zhou and Liu Liu and Li Niu and Liqing Zhang
• Abstract要約: オブジェクト配置は、適切な位置とサイズで背景画像の上に前景オブジェクトを配置することを目的としている。 本研究では,オブジェクト配置をグラフ補完問題として扱い,新しいグラフ補完モジュール(GCM)を提案する。 前景オブジェクトは、このグラフの合理的な場所に挿入されるべき特別なノードとしてエンコードされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.346027247882354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object placement aims to place a foreground object over a background image with a suitable location and size. In this work, we treat object placement as a graph completion problem and propose a novel graph completion module (GCM). The background scene is represented by a graph with multiple nodes at different spatial locations with various receptive fields. The foreground object is encoded as a special node that should be inserted at a reasonable place in this graph. We also design a dual-path framework upon the structure of GCM to fully exploit annotated composite images. With extensive experiments on OPA dataset, our method proves to significantly outperform existing methods in generating plausible object placement without loss of diversity.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト配置は、適切な位置とサイズで背景画像の上に前景オブジェクトを置くことを目的としている。 本研究では,オブジェクト配置をグラフ補完問題として扱い,新しいグラフ補完モジュール(GCM)を提案する。 背景シーンは、様々な受容フィールドを持つ異なる空間的な場所に複数のノードを持つグラフで表現される。 前景オブジェクトは、このグラフの合理的な場所に挿入すべき特別なノードとしてエンコードされる。 また,GCMの構造に基づくデュアルパス・フレームワークを設計し,注釈付き複合画像を完全に活用する。 OPAデータセットに関する広範な実験により,本手法は多様性を損なうことなく可塑性物体配置の生成において,既存の手法を著しく上回ることを示す。

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