論文の概要: Semantic-embedded Similarity Prototype for Scene Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05896v1
- Date: Fri, 11 Aug 2023 01:11:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 15:13:12.147703
- Title: Semantic-embedded Similarity Prototype for Scene Recognition
- Title（参考訳）: シーン認識のためのsemantic-embedded similarity prototype
- Authors: Chuanxin Song, Hanbo Wu, Xin Ma
- Abstract要約: 本稿では,ネットワークパラメータを増大させることなく,シーン認識ネットワークの精度向上を支援するセマンティック・ベースの類似性プロトタイプを提案する。
シンプルで、既存のパイプラインにプラグイン&プレイできる。コードと統計的類似性のプロトタイプがまもなく利用可能になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7321727859606724
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the high inter-class similarity caused by the complex composition
within scenes and the co-existing objects across scenes, various studies have
explored object semantic knowledge within scenes to improve scene recognition.
However, a resulting issue arises as semantic segmentation or object detection
techniques demand heavy computational power, thereby burdening the network
considerably. This limitation often renders object-assisted approaches
incompatible with edge devices. In contrast, this paper proposes a
semantic-based similarity prototype that assists the scene recognition network
to achieve higher accuracy without increasing network parameters. It is simple
and can be plug-and-played into existing pipelines. More specifically, a
statistical strategy is introduced to depict semantic knowledge in scenes as
class-level semantic representations. These representations are utilized to
explore inter-class correlations, ultimately constructing a similarity
prototype. Furthermore, we propose two ways to use the similarity prototype to
support network training from the perspective of gradient label softening and
batch-level contrastive loss, respectively. Comprehensive evaluations on
multiple benchmarks show that our similarity prototype enhances the performance
of existing networks without adding any computational burden. Code and the
statistical similarity prototype will be available soon.
- Abstract（参考訳）: シーン内における複雑な構成によるクラス間類似度の高さと、シーン間に存在するオブジェクトの共存により、様々な研究がシーン内におけるオブジェクトの意味知識を探索し、シーン認識を改善する。
しかし、セマンティックセグメンテーションやオブジェクト検出技術は重い計算力を必要とするため、ネットワークを著しく負担する。
この制限は、しばしばエッジデバイスと互換性のないオブジェクト支援アプローチをレンダリングする。
そこで本研究では,ネットワークパラメータを増加させることなく,シーン認識ネットワークの高精度化を支援する意味的類似性プロトタイプを提案する。
シンプルで、既存のパイプラインにプラグイン&プレイできる。
より具体的には、シーンのセマンティックな知識をクラスレベルのセマンティックな表現として表現するための統計戦略が導入された。
これらの表現はクラス間の相関を探索するために使われ、最終的に類似性のプロトタイプを構築する。
さらに,グラデーションラベル軟化とバッチレベルのコントラスト損失の観点から,ネットワークトレーニングを支援するために類似度プロトタイプを使用する2つの方法を提案する。
複数のベンチマークの総合的な評価から、我々の類似性プロトタイプは計算負担を伴わずに既存のネットワークの性能を向上させる。
コードと統計的類似性のプロトタイプが近く公開される。
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