論文の概要: Flexible ViG: Learning the Self-Saliency for Flexible Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18585v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 08:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 05:40:31.452190
• Title: Flexible ViG: Learning the Self-Saliency for Flexible Object Recognition
• Title（参考訳）: フレキシブルなViG:フレキシブルなオブジェクト認識のための自己満足度学習
• Authors: Lin Zuo, Kunshan Yang, Xianlong Tian, Kunbin He, Yongqi Ding, Mengmeng Jing,
• Abstract要約: 柔軟性のある物体を認識することは、本質的に多様な形状や大きさ、半透明な特性、曖昧な境界、微妙なクラス間の違いなど、大きな課題を生んでいる。 本稿では,フレキシブルビジョングラフニューラルネットワーク(FViG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5624857747396814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Existing computer vision methods mainly focus on the recognition of rigid objects, whereas the recognition of flexible objects remains unexplored. Recognizing flexible objects poses significant challenges due to their inherently diverse shapes and sizes, translucent attributes, ambiguous boundaries, and subtle inter-class differences. In this paper, we claim that these problems primarily arise from the lack of object saliency. To this end, we propose the Flexible Vision Graph Neural Network (FViG) to optimize the self-saliency and thereby improve the discrimination of the representations for flexible objects. Specifically, on one hand, we propose to maximize the channel-aware saliency by extracting the weight of neighboring nodes, which adapts to the shape and size variations in flexible objects. On the other hand, we maximize the spatial-aware saliency based on clustering to aggregate neighborhood information for the centroid nodes, which introduces local context information for the representation learning. To verify the performance of flexible objects recognition thoroughly, for the first time we propose the Flexible Dataset (FDA), which consists of various images of flexible objects collected from real-world scenarios or online. Extensive experiments evaluated on our Flexible Dataset demonstrate the effectiveness of our method on enhancing the discrimination of flexible objects.
• Abstract（参考訳）: 既存のコンピュータビジョン手法は主に剛体物体の認識に焦点を当てているが、柔軟な物体の認識は未解明のままである。 柔軟性のある物体を認識することは、本質的に多様な形状や大きさ、半透明な特性、曖昧な境界、微妙なクラス間の違いなど、大きな課題を生んでいる。 本稿では,これらの問題の主な原因は,対象サリエンシの欠如にあると主張する。 この目的のために,フレキシブルビジョングラフニューラルネットワーク (FViG) を提案する。 具体的には、フレキシブルな物体の形状や大きさの変化に適応する隣り合うノードの重みを抽出することで、チャネル認識の精度を最大化することを提案する。 一方,センタロイドノードの周辺情報を集約するため,クラスタリングに基づく空間認識の精度を最大化し,表現学習のための局所的コンテキスト情報を導入する。 フレキシブルオブジェクト認識の性能を徹底的に検証するために、現実のシナリオやオンラインから収集されたフレキシブルオブジェクトのさまざまなイメージからなるフレキシブルデータセット(FDA)を初めて提案する。 フレキシブルデータセットで評価した広範囲な実験は、フレキシブルオブジェクトの識別性を高めるための手法の有効性を実証する。

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