論文の概要: Segment Anything in Non-Euclidean Domains: Challenges and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11595v1
• Date: Sun, 23 Apr 2023 10:01:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 17:33:54.683410
• Title: Segment Anything in Non-Euclidean Domains: Challenges and Opportunities
• Title（参考訳）: 非ユークリッド領域におけるあらゆるセグメント:挑戦と機会
• Authors: Yongcheng Jing, Xinchao Wang, Dacheng Tao
• Abstract要約: 我々は,非ユークリッド領域内の多様なグラフデータを処理可能な基礎モデルの開発を目指す,新しいセグメンション・ノンユークリッド・アプライシング(SNA)パラダイムを探求する。 私たちは、データとタスクの観点から、ユークリッドと非ユークリッドのドメインの違いを理解することを含む、SAの概念をグラフ解析に適用する際に生じるユニークな課題に目を向けました。 我々は,SNAの課題に取り組むための予備的解決策をいくつか提示し,それらの限界を詳述するとともに,今後のSNA研究の道を開くためのいくつかの潜在的方向を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 133.49534701480914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent work known as Segment Anything (SA) has made significant strides in pushing the boundaries of semantic segmentation into the era of foundation models. The impact of SA has sparked extremely active discussions and ushered in an encouraging new wave of developing foundation models for the diverse tasks in the Euclidean domain, such as object detection and image inpainting. Despite the promising advances led by SA, the concept has yet to be extended to the non-Euclidean graph domain. In this paper, we explore a novel Segment Non-Euclidean Anything (SNA) paradigm that strives to develop foundation models that can handle the diverse range of graph data within the non-Euclidean domain, seeking to expand the scope of SA and lay the groundwork for future research in this direction. To achieve this goal, we begin by discussing the recent achievements in foundation models associated with SA. We then shed light on the unique challenges that arise when applying the SA concept to graph analysis, which involves understanding the differences between the Euclidean and non-Euclidean domains from both the data and task perspectives. Motivated by these observations, we present several preliminary solutions to tackle the challenges of SNA and detail their corresponding limitations, along with several potential directions to pave the way for future SNA research. Experiments on five Open Graph Benchmark (OGB) datasets across various tasks, including graph property classification and regression, as well as multi-label prediction, demonstrate that the performance of the naive SNA solutions has considerable room for improvement, pointing towards a promising avenue for future exploration of Graph General Intelligence.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything (SA)として知られる最近の研究は、セマンティックセグメンテーションの境界を基礎モデルの時代に押し上げることに大きく貢献している。 SAの影響は極めて活発な議論を巻き起こし、ユークリッド領域における様々なタスク、例えば物体検出や画像のインパインティングのための基礎モデルの開発を奨励する新たな波に繋がった。 SAによる有望な進歩にもかかわらず、この概念はまだ非ユークリッドグラフ領域に拡張されていない。 本稿では,非ユークリッド領域における多種多様なグラフデータを扱う基盤モデルの構築を目指すSegment Non-Euclidean Anything(SNA)パラダイムについて検討する。 この目的を達成するために、我々はSAに関連する基礎モデルにおける最近の成果について議論することから始める。 次に、データとタスクの両方の観点からユークリッドと非ユークリッドのドメインの違いを理解することを含む、SAの概念をグラフ解析に適用する際に生じる、ユニークな課題を取り上げました。 これらの観測により,SNAの課題に対処し,それらの限界を詳述する予備的解決策がいくつか提示され,今後のSNA研究の道を開くためのいくつかの潜在的方向が提示される。 グラフプロパティの分類と回帰、マルチラベル予測を含む5つのタスクにわたるOpen Graph Benchmark(OGB)データセットの実験は、単純なSNAソリューションのパフォーマンスが改善の余地があることを示し、グラフ汎用インテリジェンス(Graph General Intelligence)の今後の探索の道筋を示す。

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