論文の概要: Location-Free Scene Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10944v2
• Date: Tue, 29 Oct 2024 08:36:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:37:07.921734
• Title: Location-Free Scene Graph Generation
• Title（参考訳）: 位置自由シーングラフ生成
• Authors: Ege Özsoy, Felix Holm, Mahdi Saleh, Tobias Czempiel, Chantal Pellegrini, Nassir Navab, Benjamin Busam,
• Abstract要約: シーングラフ生成(SGG)は視覚的理解タスクであり、シーンをエンティティのグラフとして記述し、互いに関連付けることを目的としている。 既存の作業は、バウンディングボックスやセグメンテーションマスクといった形で位置ラベルに依存しており、アノテーションのコストが増加し、データセットの拡張が制限されている。 我々は、この依存関係を破り、位置のないシーングラフ生成(LF-SGG)を導入する。 本課題は, 空間的局所化を明示的に計算することなく, 実体のインスタンスと関係性を予測することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.366540803729386
• License:
• Abstract: Scene Graph Generation (SGG) is a visual understanding task, aiming to describe a scene as a graph of entities and their relationships with each other. Existing works rely on location labels in form of bounding boxes or segmentation masks, increasing annotation costs and limiting dataset expansion. Recognizing that many applications do not require location data, we break this dependency and introduce location-free scene graph generation (LF-SGG). This new task aims at predicting instances of entities, as well as their relationships, without the explicit calculation of their spatial localization. To objectively evaluate the task, the predicted and ground truth scene graphs need to be compared. We solve this NP-hard problem through an efficient branching algorithm. Additionally, we design the first LF-SGG method, Pix2SG, using autoregressive sequence modeling. We demonstrate the effectiveness of our method on three scene graph generation datasets as well as two downstream tasks, image retrieval and visual question answering, and show that our approach is competitive to existing methods while not relying on location cues.
• Abstract（参考訳）: シーングラフ生成(SGG)は視覚的理解タスクであり、シーンをエンティティのグラフとして記述し、互いに関連付けることを目的としている。 既存の作業は、バウンディングボックスやセグメンテーションマスクといった形で位置ラベルに依存しており、アノテーションのコストが増加し、データセットの拡張が制限されている。 多くのアプリケーションが位置データを必要としないことを認識して、この依存関係を破り、位置のないシーングラフ生成(LF-SGG)を導入します。 本課題は, 空間的局所化を明示的に計算することなく, 実体のインスタンスと関係性を予測することを目的とする。 タスクを客観的に評価するには、予測された真実と地上の真実のシーングラフを比較する必要がある。 効率的な分岐アルゴリズムを用いて,このNP-hard問題を解く。 さらに,自己回帰シーケンスモデルを用いて,最初のLF-SGG法であるPix2SGを設計する。 提案手法は,3つのシーングラフ生成データセットと2つの下流タスク,画像検索と視覚的質問応答に対して有効であることを示す。

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