論文の概要: Improving Visual Recognition with Hyperbolical Visual Hierarchy Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00974v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 07:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 23:06:39.305972
• Title: Improving Visual Recognition with Hyperbolical Visual Hierarchy Mapping
• Title（参考訳）: 双曲型視覚階層マッピングによる視覚認識の改善
• Authors: Hyeongjun Kwon, Jinhyun Jang, Jin Kim, Kwonyoung Kim, Kwanghoon Sohn,
• Abstract要約: 我々は、事前訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)の構造的理解を高めるための視覚階層型マッパー(Hi-Mapper)を提案する。 Hi-Mapperは,1)確率密度のカプセル化による階層木の事前定義,2)新しい階層的コントラスト損失を伴う双曲空間における階層関係の学習により,視覚シーンの階層構造を解明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.405667735101595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual scenes are naturally organized in a hierarchy, where a coarse semantic is recursively comprised of several fine details. Exploring such a visual hierarchy is crucial to recognize the complex relations of visual elements, leading to a comprehensive scene understanding. In this paper, we propose a Visual Hierarchy Mapper (Hi-Mapper), a novel approach for enhancing the structured understanding of the pre-trained Deep Neural Networks (DNNs). Hi-Mapper investigates the hierarchical organization of the visual scene by 1) pre-defining a hierarchy tree through the encapsulation of probability densities; and 2) learning the hierarchical relations in hyperbolic space with a novel hierarchical contrastive loss. The pre-defined hierarchy tree recursively interacts with the visual features of the pre-trained DNNs through hierarchy decomposition and encoding procedures, thereby effectively identifying the visual hierarchy and enhancing the recognition of an entire scene. Extensive experiments demonstrate that Hi-Mapper significantly enhances the representation capability of DNNs, leading to an improved performance on various tasks, including image classification and dense prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 視覚シーンは階層構造で自然に整理され、粗いセマンティックはいくつかの細部から再帰的に構成される。 このような視覚的階層の探索は、視覚的要素の複雑な関係を認識するために不可欠である。 本稿では,事前学習したディープニューラルネットワーク(DNN)の構造的理解を高めるための新しい手法として,ビジュアル階層マップ(Hi-Mapper)を提案する。 Hi-Mapperは視覚シーンの階層構造を調査する 1) 確率密度のカプセル化による階層木の事前定義,及び 2) 双曲空間における階層的関係を新しい階層的コントラスト的損失で学習する。 予め定義された階層木は、階層分解と符号化手順を通じて、事前訓練されたDNNの視覚的特徴と再帰的に相互作用し、視覚的階層を効果的に識別し、シーン全体の認識を高める。 大規模な実験により、Hi-MapperはDNNの表現能力を著しく向上し、画像分類や高密度予測タスクを含む様々なタスクのパフォーマンスが向上することが示された。

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