論文の概要: Inter-object Discriminative Graph Modeling for Indoor Scene Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05919v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 08:07:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 15:45:05.581133
• Title: Inter-object Discriminative Graph Modeling for Indoor Scene Recognition
• Title（参考訳）: 室内シーン認識のための物体間識別グラフモデリング
• Authors: Chuanxin Song, Hanbo Wu, Xin Ma, Yibin Li
• Abstract要約: 本稿では,シーン特徴表現を強化するために,識別対象知識を活用することを提案する。 画素レベルのシーン特徴をノードとして定義する識別グラフネットワーク(DGN)を構築する。 提案した IODP と DGN を用いて, 広く使用されているシーンデータセットの最先端結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.367535370705395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variable scene layouts and coexisting objects across scenes make indoor scene recognition still a challenging task. Leveraging object information within scenes to enhance the distinguishability of feature representations has emerged as a key approach in this domain. Currently, most object-assisted methods use a separate branch to process object information, combining object and scene features heuristically. However, few of them pay attention to interpretably handle the hidden discriminative knowledge within object information. In this paper, we propose to leverage discriminative object knowledge to enhance scene feature representations. Initially, we capture the object-scene discriminative relationships from a probabilistic perspective, which are transformed into an Inter-Object Discriminative Prototype (IODP). Given the abundant prior knowledge from IODP, we subsequently construct a Discriminative Graph Network (DGN), in which pixel-level scene features are defined as nodes and the discriminative relationships between node features are encoded as edges. DGN aims to incorporate inter-object discriminative knowledge into the image representation through graph convolution. With the proposed IODP and DGN, we obtain state-of-the-art results on several widely used scene datasets, demonstrating the effectiveness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: さまざまなシーンレイアウトや、シーン間のオブジェクトの共存によって、屋内シーン認識は依然として困難な課題となっている。 特徴表現の識別性を高めるために、シーン内でオブジェクト情報を活用することが、このドメインの重要なアプローチとして現れました。 現在、ほとんどのオブジェクトアシストメソッドは別々のブランチを使用してオブジェクト情報を処理する。 しかし、オブジェクト情報の中に隠された識別的知識を扱うために注意を払っているものはほとんどない。 本稿では,シーン特徴表現を強化するために識別対象知識を活用することを提案する。 まず,対象間の判別関係を確率論的視点から捉え,対象間識別プロトタイプ (iodp) へと変換する。 iodpからの豊富な事前知識を考慮し,画素レベルのシーン特徴をノードとして定義し,ノード特徴間の判別関係をエッジとして符号化する識別グラフネットワーク(dgn)を構築した。 dgnは、グラフ畳み込みを通じて対象間の識別知識を画像表現に組み込むことを目指している。 提案するiodpとdgnを用いて,広く使用されているシーンデータセットから最先端の結果を得るとともに,提案手法の有効性を示す。

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