論文の概要: Semantic-guided context modeling for indoor scene recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12661v1
• Date: Mon, 22 May 2023 03:04:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 18:58:51.451142
• Title: Semantic-guided context modeling for indoor scene recognition
• Title（参考訳）: 室内シーン認識のための意味誘導型コンテキストモデリング
• Authors: Chuanxin Song, Hanbo Wu, Xin Ma, Yibin Li
• Abstract要約: SpaCoNetは、意味的セグメンテーションに基づくオブジェクトの空間的関係と共起を同時にモデル化する新しいアプローチである。 3つの公開データセットに対する実験結果から,提案手法の有効性と汎用性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.672281356830544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Exploring the semantic context in scene images is essential for indoor scene recognition. However, due to the diverse intra-class spatial layouts and the coexisting inter-class objects, modeling contextual relationships to adapt various image characteristics is a great challenge. Existing contextual modeling methods for indoor scene recognition exhibit two limitations: 1) During training, space-independent information, such as color, may hinder optimizing the network's capacity to represent the spatial context. 2) These methods often overlook the differences in coexisting objects across different scenes, suppressing the performance of scene recognition. To address these limitations, we propose SpaCoNet, a novel approach that simultaneously models the Spatial relation and Co-occurrence of objects based on semantic segmentation. Firstly, the semantic spatial relation module (SSRM) is designed to explore the spatial relations among objects within a scene. With the help of semantic segmentation, this module decouples the spatial information from the image, effectively avoiding the influence of irrelevant features. Secondly, both spatial context features from SSRM and deep features from RGB feature extractor are used to distinguish the coexisting object across different scenes. Finally, utilizing the discriminative features mentioned above, we employ the self-attention mechanism to explore the long-range co-occurrence relationships among objects, and further generate a semantic-guided feature representation for indoor scene recognition. Experimental results on three publicly available datasets demonstrate the effectiveness and generality of the proposed method. The code will be made publicly available after the blind-review process is completed.
• Abstract（参考訳）: シーンイメージのセマンティックコンテキストの探索は,屋内シーン認識に不可欠である。 しかし、クラス内空間レイアウトの多様性とクラス間オブジェクトの共存により、様々な画像特性に適応するための文脈関係のモデル化は大きな課題となっている。 室内シーン認識のための既存の文脈モデル手法には2つの限界がある。 1) トレーニング中、色などの空間に依存しない情報は、ネットワークの空間的文脈を表現する能力の最適化を妨げる可能性がある。 2)これらの手法は,異なるシーンにまたがるオブジェクトの相違をよく見落とし,シーン認識の性能を抑える。 これらの制約に対処するために,意味的セグメンテーションに基づくオブジェクトの空間関係と共起を同時にモデル化する新しいアプローチであるSpaCoNetを提案する。 まず,シーン内のオブジェクト間の空間関係を探索するために,意味空間関係モジュール(SSRM)を設計する。 セマンティックセグメンテーションの助けを借りて、このモジュールは画像から空間情報を分離し、無関係な特徴の影響を効果的に回避する。 第2に,SSRMの空間的特徴とRGBの特徴抽出器の深部特徴の両方を用いて,異なるシーンにまたがる共存物体を識別する。 最後に,上記の識別的特徴を利用して,物体間の長距離共起関係を探索し,さらに,室内シーン認識のための意味的特徴表現を生成する。 3つの公開データセットの実験結果から,提案手法の有効性と汎用性を示した。 blind-reviewプロセスが完了したら、コードは公開される予定だ。

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