論文の概要: Real-Time Scene Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16116v1
• Date: Sat, 25 May 2024 08:06:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 01:00:23.537327
• Title: Real-Time Scene Graph Generation
• Title（参考訳）: リアルタイムシーングラフ生成
• Authors: Maëlic Neau, Paulo E. Santos, Karl Sammut, Anne-Gwenn Bosser, Cédric Buche,
• Abstract要約: シーングラフ生成(SGG)は、画像内のエンティティ間の意味関係をグラフ表現として抽出することができる。 本稿では,オブジェクト検出バックボーンとしてYOLOV8を用いたリアルタイムSGGアプローチの簡易かつ効果的な実装を提案する。 我々の実装は、そのタスクに対して、精度を損なうことなく48以上のFPSを初めて獲得し、他の軽量なアプローチよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2990666399718034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scene Graph Generation (SGG) can extract abstract semantic relations between entities in images as graph representations. This task holds strong promises for other downstream tasks such as the embodied cognition of an autonomous agent. However, to power such applications, SGG needs to solve the gap of real-time latency. In this work, we propose to investigate the bottlenecks of current approaches for real-time constraint applications. Then, we propose a simple yet effective implementation of a real-time SGG approach using YOLOV8 as an object detection backbone. Our implementation is the first to obtain more than 48 FPS for the task with no loss of accuracy, successfully outperforming any other lightweight approaches. Our code is freely available at https://github.com/Maelic/SGG-Benchmark.
• Abstract（参考訳）: シーングラフ生成(SGG)は、画像内のエンティティ間の抽象的な意味関係をグラフ表現として抽出することができる。 このタスクは、自律エージェントの認識の具体化など、他の下流タスクに対する強い約束を持っている。 しかし、そのようなアプリケーションを動かすためには、SGGはリアルタイムレイテンシのギャップを解決する必要がある。 本研究では,リアルタイム制約アプリケーションに対する現在のアプローチのボトルネックについて検討する。 そこで本研究では,オブジェクト検出バックボーンとしてYOLOV8を用いて,リアルタイムSGGアプローチの簡易かつ効果的な実装を提案する。 我々の実装は、そのタスクに対して、精度を損なうことなく48以上のFPSを初めて獲得し、他の軽量なアプローチよりも優れている。 私たちのコードはhttps://github.com/Maelic/SGG-Benchmark.comで無料で利用可能です。

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