論文の概要: Adaptive Visual Scene Understanding: Incremental Scene Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01636v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 21:02:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 18:47:40.855873
• Title: Adaptive Visual Scene Understanding: Incremental Scene Graph Generation
• Title（参考訳）: 適応的視覚シーン理解:インクリメンタルシーングラフ生成
• Authors: Naitik Khandelwal, Xiao Liu and Mengmi Zhang
• Abstract要約: シーングラフ生成(SGG)は、画像を分析して、オブジェクトとその関係に関する意味のある情報を抽出する。 SGGにおける連続学習手法の欠如に対処するために,連続ScenEグラフ生成データセットを包括的に導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.255178648494756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scene graph generation (SGG) involves analyzing images to extract meaningful information about objects and their relationships. Given the dynamic nature of the visual world, it becomes crucial for AI systems to detect new objects and establish their new relationships with existing objects. To address the lack of continual learning methodologies in SGG, we introduce the comprehensive Continual ScenE Graph Generation (CSEGG) dataset along with 3 learning scenarios and 8 evaluation metrics. Our research investigates the continual learning performances of existing SGG methods on the retention of previous object entities and relationships as they learn new ones. Moreover, we also explore how continual object detection enhances generalization in classifying known relationships on unknown objects. We conduct extensive experiments benchmarking and analyzing the classical two-stage SGG methods and the most recent transformer-based SGG methods in continual learning settings, and gain valuable insights into the CSEGG problem. We invite the research community to explore this emerging field of study.
• Abstract（参考訳）: シーングラフ生成(SGG)は、画像を分析し、オブジェクトとその関係に関する意味のある情報を抽出する。 視覚世界のダイナミックな性質を考えると、AIシステムは新しいオブジェクトを検出し、既存のオブジェクトとの新たな関係を確立することが重要である。 SGGにおける連続学習手法の欠如に対処するため,3つの学習シナリオと8つの評価指標とともにCSEGGデータセットを包括的に導入した。 本研究は,既存のSGG手法の継続学習性能が,既存オブジェクトの保持や,新しいオブジェクトを学習する際の関連性について検討する。 さらに、連続物体検出が未知物体上の既知の関係を分類する際の一般化をいかに促進するかについても検討する。 本研究では,古典的な2段階SGG法と最新のトランスフォーマーベースSGG法を連続学習環境でベンチマークし,解析し,CSEGG問題に対する貴重な知見を得る。 私たちはこの新たな研究分野を探求するために研究コミュニティを招待します。

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