論文の概要: Scene Structure Guidance Network: Unfolding Graph Partitioning into Pixel-Wise Feature Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00555v2
• Date: Tue, 03 Jun 2025 14:49:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:08.798961
• Title: Scene Structure Guidance Network: Unfolding Graph Partitioning into Pixel-Wise Feature Learning
• Title（参考訳）: Scene Structure Guidance Network: グラフ分割をPixel-Wise特徴学習に展開する
• Authors: Jisu Shin, Seunghyun Shin, Hae-Gon Jeon,
• Abstract要約: 本研究では,シーンのタスク固有の構造ガイダンスを抽出する単一汎用ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 我々の主な貢献は、このような単純なネットワークが、いくつかの低レベル視覚アプリケーションに対して最先端の結果を得ることができることを示すことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.396709229328497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the informative structures of scenes is essential for low-level vision tasks. Unfortunately, it is difficult to obtain a concrete visual definition of the informative structures because influences of visual features are task-specific. In this paper, we propose a single general neural network architecture for extracting task-specific structure guidance for scenes. To do this, we first analyze traditional spectral clustering methods, which computes a set of eigenvectors to model a segmented graph forming small compact structures on image domains. We then unfold the traditional graph-partitioning problem into a learnable network, named \textit{Scene Structure Guidance Network (SSGNet)}, to represent the task-specific informative structures. The SSGNet yields a set of coefficients of eigenvectors that produces explicit feature representations of image structures. In addition, our SSGNet is light-weight ($\sim$ 56K parameters), and can be used as a plug-and-play module for off-the-shelf architectures. We optimize the SSGNet without any supervision by proposing two novel training losses that enforce task-specific scene structure generation during training. Our main contribution is to show that such a simple network can achieve state-of-the-art results for several low-level vision applications. We also demonstrate that our network generalizes well on unseen datasets, compared to existing methods which use structural embedding frameworks. We further propose a lighter version of SSGNet ($\sim$ 29K parameters) for depth computation, SSGNet-D, and successfully execute it on edge computing devices like Jetson AGX Orin, improving the performance of baseline network, even in the wild, with little computational delay.
• Abstract（参考訳）: 低レベルの視覚タスクには,シーンの情報構造を理解することが不可欠である。 残念ながら、視覚的特徴の影響がタスク固有のため、情報的構造の具体的な視覚的定義を得ることは困難である。 本稿では,シーンのタスク固有の構造ガイダンスを抽出する単一汎用ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 そこで我々はまず,画像領域上の小さなコンパクトな構造を形成するセグメントグラフをモデル化するために,固有ベクトルの集合を計算する従来のスペクトルクラスタリング法を分析する。 次に、従来のグラフ分割問題を学習可能なネットワークに展開し、タスク固有の情報構造を表現するために、textit{Scene Structure Guidance Network (SSGNet) と呼ぶ。 SSGNetは、画像構造の明示的な特徴表現を生成する固有ベクトルの一連の係数を生成する。 さらに、当社のSSGNetは軽量(56Kのパラメータ)で、オフザシェルフアーキテクチャのプラグイン・アンド・プレイモジュールとして使用できます。 トレーニング中にタスク固有のシーン構造の生成を強制する2つの新しいトレーニング損失を提案することにより、SSGNetを監督せずに最適化する。 我々の主な貢献は、このような単純なネットワークが、いくつかの低レベル視覚アプリケーションに対して最先端の結果を得ることができることを示すことである。 また、構造的な埋め込みフレームワークを使用する既存の手法と比較して、我々のネットワークは目に見えないデータセットをうまく一般化していることを示す。 さらに、深度計算、SSGNet-DのためのSSGNet($29K)の軽量バージョンを提案し、Jetson AGX Orinのようなエッジコンピューティングデバイス上でそれを実行することに成功した。

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