論文の概要: Expanding Scene Graph Boundaries: Fully Open-vocabulary Scene Graph Generation via Visual-Concept Alignment and Retention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10988v1
• Date: Sat, 18 Nov 2023 06:49:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 13:09:29.630923
• Title: Expanding Scene Graph Boundaries: Fully Open-vocabulary Scene Graph Generation via Visual-Concept Alignment and Retention
• Title（参考訳）: 拡大するシーングラフ境界:ビジュアルコンセプションアライメントと保持による完全にオープン語彙のシーングラフ生成
• Authors: Zuyao Chen, Jinlin Wu, Zhen Lei, Zhaoxiang Zhang and Changwen Chen
• Abstract要約: SGG(Scene Graph Generation)は、多くのコンピュータビジョンアプリケーションにおいて重要な構造化された表現を提供する。 我々はOvSGTRという名前の統一フレームワークを全体的視点から完全にオープンな語彙SGGに向けて提案する。 関係関連を持つオープンボキャブラリSGGのより困難な設定のために,提案手法は,画像キャプチャデータを利用した関係対応事前学習を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.42036028592705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene Graph Generation (SGG) offers a structured representation critical in many computer vision applications. Traditional SGG approaches, however, are limited by a closed-set assumption, restricting their ability to recognize only predefined object and relation categories. To overcome this, we categorize SGG scenarios into four distinct settings based on the node and edge: Closed-set SGG, Open Vocabulary (object) Detection-based SGG (OvD-SGG), Open Vocabulary Relation-based SGG (OvR-SGG), and Open Vocabulary Detection + Relation-based SGG (OvD+R-SGG). While object-centric open vocabulary SGG has been studied recently, the more challenging problem of relation-involved open-vocabulary SGG remains relatively unexplored. To fill this gap, we propose a unified framework named OvSGTR towards fully open vocabulary SGG from a holistic view. The proposed framework is an end-toend transformer architecture, which learns a visual-concept alignment for both nodes and edges, enabling the model to recognize unseen categories. For the more challenging settings of relation-involved open vocabulary SGG, the proposed approach integrates relation-aware pre-training utilizing image-caption data and retains visual-concept alignment through knowledge distillation. Comprehensive experimental results on the Visual Genome benchmark demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: シーングラフ生成(sgg)は多くのコンピュータビジョンアプリケーションで重要な構造化表現を提供する。 しかしながら、従来のsggアプローチは、定義済みのオブジェクトと関係カテゴリのみを認識する能力を制限するクローズドセットの仮定によって制限される。 これを解決するために,SGGシナリオを,ノードとエッジに基づいて4つの異なる設定に分類する。クローズドセットSGG,オープン語彙(オブジェクト)検出ベースSGG(OvD-SGG),オープン語彙関係ベースSGG(OvR-SGG),オープン語彙検出+リレーショナルSGG(OvD+R-SGG)。 対象中心のオープン語彙 SGG は近年研究されているが、関係を伴うオープン語彙 SGG のより難しい問題は、比較的未解明のままである。 このギャップを埋めるために,全体観から完全オープンボキャブラリsggに向けてovsgtrという統一フレームワークを提案する。 提案するフレームワークはエンド・ツー・エンドのトランスフォーマーアーキテクチャであり、ノードとエッジの両方の視覚概念のアライメントを学習し、モデルが目に見えないカテゴリを認識できるようにする。 関係関連を持つオープン語彙SGGのより困難な設定のために,提案手法は画像キャプチャデータを利用した関係対応事前学習を統合し,知識蒸留による視覚概念のアライメントを維持する。 Visual Genomeベンチマークの総合的な実験結果は、提案フレームワークの有効性と優位性を示している。

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