Fugu-MT 論文翻訳(概要): SRRM: Semantic Region Relation Model for Indoor Scene Recognition

論文の概要: SRRM: Semantic Region Relation Model for Indoor Scene Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08540v1
Date: Mon, 15 May 2023 11:11:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-16 14:52:03.851306
Title: SRRM: Semantic Region Relation Model for Indoor Scene Recognition
Title（参考訳）: SRRM:屋内シーン認識のための意味領域関係モデル
Authors: Chuanxin Song, Xin Ma
Abstract要約: シーン内の意味情報から直接始まる意味領域関係モデル(SRRM)を提案する。 SRRMは、意味的あいまいさの負の影響を軽減するために適応的で効率的なアプローチを採用する。シーンに含まれる情報をより包括的に活用するために,提案したSRRMとPlacesCNNモジュールを組み合わせる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6415509201394283
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite the remarkable success of convolutional neural networks in various computer vision tasks, recognizing indoor scenes still presents a significant challenge due to their complex composition. Consequently, effectively leveraging semantic information in the scene has been a key issue in advancing indoor scene recognition. Unfortunately, the accuracy of semantic segmentation has limited the effectiveness of existing approaches for leveraging semantic information. As a result, many of these approaches remain at the stage of auxiliary labeling or co-occurrence statistics, with few exploring the contextual relationships between the semantic elements directly within the scene. In this paper, we propose the Semantic Region Relationship Model (SRRM), which starts directly from the semantic information inside the scene. Specifically, SRRM adopts an adaptive and efficient approach to mitigate the negative impact of semantic ambiguity and then models the semantic region relationship to perform scene recognition. Additionally, to more comprehensively exploit the information contained in the scene, we combine the proposed SRRM with the PlacesCNN module to create the Combined Semantic Region Relation Model (CSRRM), and propose a novel information combining approach to effectively explore the complementary contents between them. CSRRM significantly outperforms the SOTA methods on the MIT Indoor 67, reduced Places365 dataset, and SUN RGB-D without retraining. The code is available at: https://github.com/ChuanxinSong/SRRM
Abstract（参考訳）: 様々なコンピュータビジョンタスクにおける畳み込みニューラルネットワークの顕著な成功にもかかわらず、屋内シーンの認識は複雑な構成のために依然として大きな課題となっている。その結果,シーンのセマンティック情報を効果的に活用することは,屋内シーン認識の進展において重要な問題となっている。残念ながら、セマンティックセグメンテーションの精度は、セマンティック情報を活用する既存のアプローチの有効性を制限している。その結果、これらのアプローチの多くは補助的なラベル付けや共起統計の段階に留まり、シーン内の意味的要素間の文脈的関係を探求する機会はほとんどない。本稿では,シーン内の意味情報から直接始まる意味領域関係モデル(SRRM)を提案する。特に、srmは適応的かつ効率的なアプローチを採用し、意味曖昧性の負の影響を緩和し、意味領域関係をモデル化してシーン認識を行う。さらに,シーンに含まれる情報をより包括的に活用するために,提案したSRRMとPlacesCNNモジュールを組み合わせて,複合意味領域関係モデル(CSRRM)を作成し,それらの相補的内容を効果的に探索する新たな情報結合手法を提案する。 CSRRMはMIT Indoor 67でSOTA法を著しく上回り、Places365データセットを減らし、SUN RGB-Dを再トレーニングせずに改善した。コードは、https://github.com/ChuanxinSong/SRRMで入手できる。

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