論文の概要: Generalized Unbiased Scene Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04802v2
• Date: Tue, 16 Jul 2024 04:53:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 00:10:39.540283
• Title: Generalized Unbiased Scene Graph Generation
• Title（参考訳）: 一般化されたアンバイアス付きシーングラフ生成
• Authors: Xinyu Lyu, Lianli Gao, Junlin Xie, Pengpeng Zeng, Yulu Tian, Jie Shao, Heng Tao Shen,
• Abstract要約: 一般化Unbiased Scene Graph Generation (G-USGG)は、述語レベルと概念レベルの不均衡を考慮に入れている。 本稿では,まれ/非一般的/共通概念間のバランスの取れた学習プロセスを確実にするマルチコンセプト学習(MCL)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.22334551067617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing Unbiased Scene Graph Generation (USGG) methods only focus on addressing the predicate-level imbalance that high-frequency classes dominate predictions of rare ones, while overlooking the concept-level imbalance. Actually, even if predicates themselves are balanced, there is still a significant concept-imbalance within them due to the long-tailed distribution of contexts (i.e., subject-object combinations). This concept-level imbalance poses a more pervasive and challenging issue compared to the predicate-level imbalance since subject-object pairs are inherently complex in combinations. Hence, we introduce a novel research problem: Generalized Unbiased Scene Graph Generation (G-USGG), which takes into account both predicate-level and concept-level imbalance. To the end, we propose the Multi-Concept Learning (MCL) framework, which ensures a balanced learning process across rare/ uncommon/ common concepts. MCL first quantifies the concept-level imbalance across predicates in terms of different amounts of concepts, representing as multiple concept-prototypes within the same class. It then effectively learns concept-prototypes by applying the Concept Regularization (CR) technique. Furthermore, to achieve balanced learning over different concepts, we introduce the Balanced Prototypical Memory (BPM), which guides SGG models to generate balanced representations for concept-prototypes. Extensive experiments demonstrate the remarkable efficacy of our model-agnostic strategy in enhancing the performance of benchmark models on both VG-SGG and OI-SGG datasets, leading to new state-of-the-art achievements in two key aspects: predicate-level unbiased relation recognition and concept-level compositional generability.
• Abstract（参考訳）: 既存のUnbiased Scene Graph Generation (USGG) 手法は、概念レベルの不均衡を克服しながら、高周波クラスが希少なクラスの予測を支配している述語レベルの不均衡に対処することのみに焦点を当てている。 実際、たとえ述語自体がバランスが取れているとしても、文脈の長い尾の分布(つまり主観と対象の組み合わせ)のために、その中に重要な概念不均衡が存在する。 この概念レベルの不均衡は、主対象対が本質的に結合において複雑であるため、述語レベルの不均衡よりも広範で困難な問題を引き起こす。 そこで我々は, 述語レベルと概念レベルの両不均衡を考慮に入れた, 一般化されたアンバイアスドシーングラフ生成(G-USGG)という新たな研究問題を紹介した。 最後に,MCL(Multi-Concept Learning)フレームワークを提案する。 MCLはまず、異なる概念の量の観点から述語間の概念レベルの不均衡を定量化し、同じクラス内の複数の概念-プロトタイプとして表す。 その後、概念正規化(CR)技術を用いて概念プロトタイプを効果的に学習する。 さらに、異なる概念に対するバランスの取れた学習を実現するために、SGGモデルを誘導し、コンセプトプロトタイプのためのバランスのとれた表現を生成する、バランスのとれたプロトタイプメモリ(BPM)を導入する。 VG-SGGデータセットとOI-SGGデータセットのベンチマークモデルの性能向上に,我々のモデル非依存戦略の顕著な効果が実証された。

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