論文の概要: Image Semantic Relation Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11253v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 16:15:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 13:40:25.526116
• Title: Image Semantic Relation Generation
• Title（参考訳）: 画像意味関係生成
• Authors: Mingzhe Du
• Abstract要約: シーングラフは複雑な画像情報を排除し、意味レベルの関係を利用して視覚モデルのバイアスを修正することができる。 本研究では,画像意味関係生成(ISRG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene graphs provide structured semantic understanding beyond images. For downstream tasks, such as image retrieval, visual question answering, visual relationship detection, and even autonomous vehicle technology, scene graphs can not only distil complex image information but also correct the bias of visual models using semantic-level relations, which has broad application prospects. However, the heavy labour cost of constructing graph annotations may hinder the application of PSG in practical scenarios. Inspired by the observation that people usually identify the subject and object first and then determine the relationship between them, we proposed to decouple the scene graphs generation task into two sub-tasks: 1) an image segmentation task to pick up the qualified objects. 2) a restricted auto-regressive text generation task to generate the relation between given objects. Therefore, in this work, we introduce image semantic relation generation (ISRG), a simple but effective image-to-text model, which achieved 31 points on the OpenPSG dataset and outperforms strong baselines respectively by 16 points (ResNet-50) and 5 points (CLIP).
• Abstract（参考訳）: シーングラフはイメージを超えて構造化された意味理解を提供する。 画像検索、視覚的質問応答、視覚関係検出、さらには自動運転車技術のような下流タスクでは、シーングラフは複雑な画像情報を分解するだけでなく、幅広い応用可能性を持つセマンティックレベル関係を用いて視覚モデルのバイアスを補正することができる。 しかし,グラフアノテーションの構築に要する作業コストは,実用的なシナリオではpsgの適用を阻害する可能性がある。 被験者とオブジェクトを最初に識別し、それらの関係を決定するという観察から着想を得て、シーングラフ生成タスクを2つのサブタスクに分離する提案を行った。 1) 資格のあるオブジェクトをピックアップする画像分割タスク。 2)対象オブジェクト間の関係を生成するための制約付き自動回帰テキスト生成タスク。 そこで本研究では,openpsgデータセット上で31点を達成し,それぞれ16点 (resnet-50) と5点 (clip) の強いベースラインを上回る,単純かつ効果的な画像対テキストモデルであるイメージセマンティクス関係生成(isrg)を提案する。

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