論文の概要: Unbiased Scene Graph Generation using Predicate Similarities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00920v1
• Date: Mon, 3 Oct 2022 13:28:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 15:51:17.921450
• Title: Unbiased Scene Graph Generation using Predicate Similarities
• Title（参考訳）: 述語類似性を用いた不偏形シーングラフ生成
• Authors: Misaki Ohashi, Yusuke Matsui
• Abstract要約: シーングラフは、画像に示されるオブジェクト間の関係のグラフィカル表現としてコンピュータビジョンに広く応用されている。 これらの応用は、長い尾の述語分布に起因する偏りのある訓練のため、まだ開発段階に達していない。 同様の述語群に対して,プロセスをいくつかのきめ細かい分類器に分割する新しい分類法を提案する。 Visual Genomeデータセットの広範な実験結果から,提案手法と既存のデバイアス手法を組み合わせることで,SGCls/SGDetタスクに挑戦する尾述語の性能が大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.9112365100345965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene Graphs are widely applied in computer vision as a graphical representation of relationships between objects shown in images. However, these applications have not yet reached a practical stage of development owing to biased training caused by long-tailed predicate distributions. In recent years, many studies have tackled this problem. In contrast, relatively few works have considered predicate similarities as a unique dataset feature which also leads to the biased prediction. Due to the feature, infrequent predicates (e.g., parked on, covered in) are easily misclassified as closely-related frequent predicates (e.g., on, in). Utilizing predicate similarities, we propose a new classification scheme that branches the process to several fine-grained classifiers for similar predicate groups. The classifiers aim to capture the differences among similar predicates in detail. We also introduce the idea of transfer learning to enhance the features for the predicates which lack sufficient training samples to learn the descriptive representations. The results of extensive experiments on the Visual Genome dataset show that the combination of our method and an existing debiasing approach greatly improves performance on tail predicates in challenging SGCls/SGDet tasks. Nonetheless, the overall performance of the proposed approach does not reach that of the current state of the art, so further analysis remains necessary as future work.
• Abstract（参考訳）: シーングラフは、画像に示されるオブジェクト間の関係のグラフィカル表現としてコンピュータビジョンに広く応用されている。 しかし,これらの応用は,長尾述語分布による偏りのある訓練により,まだ開発段階に達していない。 近年、多くの研究がこの問題に取り組んでいる。 対照的に、述語類似性を独自のデータセット機能として考慮している研究は比較的少ない。 この特徴により、頻繁な述語(例えば、駐車し、覆われている)は、近縁な頻繁な述語(例えば、オン)として容易に誤分類される。 述語類似性を利用して,類似述語群に対して複数の細粒度分類器にプロセスを分岐する新しい分類法を提案する。 分類器は、類似の述語間の差異を詳細に捉えることを目的としている。 また,記述表現を学ぶための十分なトレーニングサンプルが不足している述語の特徴を強化するために,転送学習という概念を導入する。 Visual Genomeデータセットの広範な実験結果から,提案手法と既存のデバイアス手法を組み合わせることで,SGCls/SGDetタスクに挑戦する尾述語の性能が大幅に向上することが示された。 それにもかかわらず、提案手法の全体的な性能は現在の芸術水準に達しないため、今後の研究としてさらなる分析が必要である。

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