論文の概要: Detecting Objects with Graph Priors and Graph Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12395v2
• Date: Wed, 20 Sep 2023 13:57:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 00:36:51.543279
• Title: Detecting Objects with Graph Priors and Graph Refinement
• Title（参考訳）: グラフ優先とグラフリファインメントによる物体の検出
• Authors: Aritra Bhowmik, Martin R. Oswald, Yu Wang, Nora Baka, Cees G. M. Snoek
• Abstract要約: 対象共起統計より先にグラフを推測する。 我々はエネルギーモデルを用いてオブジェクト-関係結合分布を学習する。 本手法は, 検出非依存, エンドツーエンドの訓練が可能であり, 希少なオブジェクトクラスに特に有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.70356990655388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The goal of this paper is to detect objects by exploiting their interrelationships. Rather than relying on predefined and labeled graph structures, we infer a graph prior from object co-occurrence statistics. The key idea of our paper is to model object relations as a function of initial class predictions and co-occurrence priors to generate a graph representation of an image for improved classification and bounding box regression. We additionally learn the object-relation joint distribution via energy based modeling. Sampling from this distribution generates a refined graph representation of the image which in turn produces improved detection performance. Experiments on the Visual Genome and MS-COCO datasets demonstrate our method is detector agnostic, end-to-end trainable, and especially beneficial for rare object classes. What is more, we establish a consistent improvement over object detectors like DETR and Faster-RCNN, as well as state-of-the-art methods modeling object interrelationships.
• Abstract（参考訳）: 本論文の目的は,相互関係を利用して物体を検出することである。 事前に定義されたラベル付きグラフ構造に頼るのではなく、オブジェクト共起統計からグラフを推測する。 本論文の重要なアイデアは,初期クラス予測と共起の関数としてオブジェクト関係をモデル化し,画像のグラフ表現を生成し,分類と境界ボックス回帰を改善することである。 また,エネルギーモデルを用いてオブジェクト相関結合分布を学習する。 この分布からサンプリングすると、画像の洗練されたグラフ表現が生成され、検出性能が向上する。 Visual Genome と MS-COCO データセットの実験では,本手法が検出不能でエンドツーエンドのトレーニングが可能で,まれなオブジェクトクラスに特に有用であることが示されている。 さらに、DeTRやFaster-RCNNのようなオブジェクト検出器よりも一貫した改善と、オブジェクト相互関係をモデル化する最先端の手法を確立します。

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