論文の概要: Graph Neural Networks in Vision-Language Image Understanding: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03761v2
• Date: Fri, 12 Apr 2024 06:42:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 20:15:54.670903
• Title: Graph Neural Networks in Vision-Language Image Understanding: A Survey
• Title（参考訳）: 視覚言語画像理解におけるグラフニューラルネットワーク:サーベイ
• Authors: Henry Senior, Gregory Slabaugh, Shanxin Yuan, Luca Rossi,
• Abstract要約: 2次元画像理解はコンピュータビジョンの複雑な問題である。 それは人間レベルのシーン理解を提供する鍵を握る。 近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くの2次元画像理解パイプラインの標準コンポーネントとなっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.813036707969848
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 2D image understanding is a complex problem within computer vision, but it holds the key to providing human-level scene comprehension. It goes further than identifying the objects in an image, and instead, it attempts to understand the scene. Solutions to this problem form the underpinning of a range of tasks, including image captioning, visual question answering (VQA), and image retrieval. Graphs provide a natural way to represent the relational arrangement between objects in an image, and thus, in recent years graph neural networks (GNNs) have become a standard component of many 2D image understanding pipelines, becoming a core architectural component, especially in the VQA group of tasks. In this survey, we review this rapidly evolving field and we provide a taxonomy of graph types used in 2D image understanding approaches, a comprehensive list of the GNN models used in this domain, and a roadmap of future potential developments. To the best of our knowledge, this is the first comprehensive survey that covers image captioning, visual question answering, and image retrieval techniques that focus on using GNNs as the main part of their architecture.
• Abstract（参考訳）: 2D画像理解はコンピュータビジョンの複雑な問題であるが、人間レベルのシーン理解を提供する鍵を握る。 画像中のオブジェクトを識別するだけでなく、シーンを理解しようとする。 この問題の解決策は、画像キャプション、視覚的質問応答(VQA)、画像検索など、様々なタスクの基盤を形成する。 グラフは、画像内のオブジェクト間の関係的な配置を表現する自然な方法であり、近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くの2次元画像理解パイプラインの標準コンポーネントとなり、特にタスクのVQAグループにおいて、コアアーキテクチャコンポーネントとなっている。 本稿では,2次元画像理解手法におけるグラフタイプの分類,領域におけるGNNモデルの包括的リスト,今後の展開のロードマップについて概説する。 我々の知る限りでは、GNNをアーキテクチャの主部分として活用することに焦点を当てた画像キャプション、視覚的質問応答、画像検索技術をカバーする、初めての総合的な調査である。

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