論文の概要: Semantic-embedded Similarity Prototype for Scene Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05896v3
• Date: Mon, 20 May 2024 01:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 00:40:21.337538
• Title: Semantic-embedded Similarity Prototype for Scene Recognition
• Title（参考訳）: シーン認識のための意味埋め込み型類似性プロトタイプ
• Authors: Chuanxin Song, Hanbo Wu, Xin Ma, Yibin Li,
• Abstract要約: 本稿では,意味的知識に基づく類似性プロトタイプを提案する。 これにより、実際の計算コストを増大させることなく、シーン認識ネットワークの精度を向上させることができる。 我々の類似性プロトタイプは、既存のネットワークの性能を向上するとともに、実際の展開における計算負荷の増大を回避します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.236534954126155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the high inter-class similarity caused by the complex composition and the co-existing objects across scenes, numerous studies have explored object semantic knowledge within scenes to improve scene recognition. However, a resulting challenge emerges as object information extraction techniques require heavy computational costs, thereby burdening the network considerably. This limitation often renders object-assisted approaches incompatible with edge devices in practical deployment. In contrast, this paper proposes a semantic knowledge-based similarity prototype, which can help the scene recognition network achieve superior accuracy without increasing the computational cost in practice. 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 used to explore correlations between scene classes, ultimately constructing a similarity prototype. Furthermore, we propose to leverage 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, all while avoiding any additional computational burden in practical deployments. Code and the statistical similarity prototype will be available at https://github.com/ChuanxinSong/SimilarityPrototype
• Abstract（参考訳）: 複雑な構成によって生じるクラス間類似度の高さと、シーン間の共存オブジェクトにより、多くの研究がシーン認識を改善するためにシーン内のオブジェクトの意味知識を探索してきた。 しかし、オブジェクト情報抽出技術では計算コストが重いため、ネットワークの負担が大きくなるため、結果として課題が生じる。 この制限は、実際のデプロイにおいて、エッジデバイスと互換性のないオブジェクトアシストアプローチをしばしば引き起こす。 対照的に,本研究では,シーン認識ネットワークが実際の計算コストを増大させることなく,より優れた精度を実現するための,意味的知識に基づく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。 これらの表現はシーンクラス間の相関を探索するために使用され、最終的には類似したプロトタイプを構築する。 さらに,この類似性を生かして,グラディエントラベルソフトニングとバッチレベルのコントラストロスの観点から,ネットワークトレーニングを支援することを提案する。 複数のベンチマークの総合的な評価は、我々の類似性プロトタイプが既存のネットワークの性能を向上させる一方で、実際の展開において計算負荷を余分に回避していることを示している。 コードと統計的類似性プロトタイプはhttps://github.com/ChuanxinSong/SimilarityPrototypeで公開される。

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