論文の概要: Enhanced Data Transfer Cooperating with Artificial Triplets for Scene Graph Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19316v2
- Date: Sun, 21 Jul 2024 13:01:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 00:52:06.434838
- Title: Enhanced Data Transfer Cooperating with Artificial Triplets for Scene Graph Generation
- Title（参考訳）: シーングラフ生成のための人工トリプレットと連携したデータ転送の強化
- Authors: KuanChao Chu, Satoshi Yamazaki, Hideki Nakayama,
- Abstract要約: 本研究は、シーングラフ生成(SGG)のための情報リレーショナル三重項のトレーニングデータセット強化に焦点を当てる。
本稿では,FSTA(Feature Space Triplet Augmentation)とSoft Transferの2つの新しいトレーニングデータセット拡張モジュールを提案する。
実験結果から、FSTAとSoft Transferの統合は、Visual Genomeデータセットにおけるリコールと平均リコールの両方の高レベルを実現することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.109087477826106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work focuses on training dataset enhancement of informative relational triplets for Scene Graph Generation (SGG). Due to the lack of effective supervision, the current SGG model predictions perform poorly for informative relational triplets with inadequate training samples. Therefore, we propose two novel training dataset enhancement modules: Feature Space Triplet Augmentation (FSTA) and Soft Transfer. FSTA leverages a feature generator trained to generate representations of an object in relational triplets. The biased prediction based sampling in FSTA efficiently augments artificial triplets focusing on the challenging ones. In addition, we introduce Soft Transfer, which assigns soft predicate labels to general relational triplets to make more supervisions for informative predicate classes effectively. Experimental results show that integrating FSTA and Soft Transfer achieve high levels of both Recall and mean Recall in Visual Genome dataset. The mean of Recall and mean Recall is the highest among all the existing model-agnostic methods.
- Abstract（参考訳）: この研究は、SGG(Scene Graph Generation)のための情報リレーショナルトリガのトレーニングデータセット強化に焦点を当てている。
効果的な監視が欠如しているため、現在のSGGモデル予測は、不十分なトレーニングサンプルを持つ情報的リレーショナル三重項に対して不十分に機能する。
そこで本稿では,FSTA(Feature Space Triplet Augmentation)とSoft Transferの2つの新しいトレーニングデータセット拡張モジュールを提案する。
FSTAは、リレーショナルトリガにおけるオブジェクトの表現を生成するために訓練された機能ジェネレータを利用する。
FSTAのバイアス予測に基づくサンプリングは、難しいものに焦点を当てた人工三重項を効率的に強化する。
さらに,ソフト・トランスファー(Soft Transfer)を導入し,ソフト・プレディケート・ラベルを一般的なリレーショナル・トリプレットに割り当て,より効果的なインフォメーション・プレディケート・クラスのための監督を行う。
実験結果から、FSTAとSoft Transferの統合は、Visual Genomeデータセットにおけるリコールと平均リコールの両方の高レベルを実現することが示された。
リコールの平均と平均リコールは、既存のすべてのモデルに依存しないメソッドの中で最高である。
関連論文リスト
- Few-shot Knowledge Graph Relational Reasoning via Subgraph Adaptation [51.47994645529258]
Few-shot Knowledge Graph (KG) Reasoningは、KGにおける稀な関係に対して、目に見えない三つ子(すなわちクエリ三つ子)を予測することを目的としている。
本稿では,種々のサブグラフに文脈化グラフの情報を効果的に適応させる手法であるSAFER(Subgraph Adaptation for Few-shot Reasoning)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-19T21:40:35Z) - Enhancing Generalizability of Representation Learning for Data-Efficient 3D Scene Understanding [50.448520056844885]
本研究では,実世界のパターンを持つ多様な合成シーンを生成可能なベイズネットワークを提案する。
一連の実験は、既存の最先端の事前学習手法に比べて、我々の手法が一貫した優位性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T07:43:53Z) - Leveraging Predicate and Triplet Learning for Scene Graph Generation [31.09787444957997]
SGG(Scene Graph Generation)は、エンティティを特定し、関係トリプルを予測することを目的としている。
本稿では,大きめの述語に加えて細粒度三重項キューを利用するためのDRMネットワークを提案する。
提案手法は,Visual Genome, Open Image, GQAデータセット上での最先端性能を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-04T07:23:41Z) - S^2Former-OR: Single-Stage Bimodal Transformer for Scene Graph
Generation in OR [52.964721233679406]
外科手術のシーングラフ生成(SGG)は、手術室(OR)におけるホモロジー認知知能の増強に不可欠である
これまでの研究は主に、ポーズ推定とオブジェクト検出を伴う中間プロセスに依存するセマンティックシーングラフを生成する多段階学習に依存してきた。
本研究では,S2Former-OR(S2Former-OR)と呼ばれるORにおけるSGGの単一段バイモーダルトランスフォーマフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-22T11:40:49Z) - Data Augmentation for Traffic Classification [54.92823760790628]
Data Augmentation (DA) はコンピュータビジョン(CV)と自然言語処理(NLP)に広く採用されている技術である。
DAはネットワークのコンテキスト、特にトラフィック分類(TC)タスクにおいて、牽引力を得るのに苦労しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-19T15:25:09Z) - Predicting Infant Brain Connectivity with Federated Multi-Trajectory
GNNs using Scarce Data [54.55126643084341]
既存のディープラーニングソリューションには,3つの大きな制限がある。
我々はフェデレートグラフベースの多軌道進化ネットワークであるFedGmTE-Net++を紹介する。
フェデレーションの力を利用して、限られたデータセットを持つ多種多様な病院の地域学習を集約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-01T10:20:01Z) - Towards Large-scale 3D Representation Learning with Multi-dataset Point Prompt Training [44.790636524264]
ポイント・プロンプト・トレーニング(Point Prompt Training)は、3D表現学習の文脈におけるマルチデータセットのシナジスティック学習のための新しいフレームワークである。
シナジスティック学習に関連する負の移動を克服し、一般化可能な表現を生成する。
教師付きマルチデータセットトレーニングを備えた1つの重み付きモデルを用いて、各データセットの最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-18T17:59:57Z) - Towards Unseen Triples: Effective Text-Image-joint Learning for Scene
Graph Generation [30.79358827005448]
SGG(Scene Graph Generation)は、画像内のオブジェクトとその接続を構造的かつ包括的に表現することを目的としている。
既存のSGGモデルは、バイアス付きデータセットによって引き起こされる長い尾の問題を解決するのに苦労することが多い。
テキスト画像結合Scene Graph Generation (TISGG) モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T10:17:56Z) - Walk-and-Relate: A Random-Walk-based Algorithm for Representation
Learning on Sparse Knowledge Graphs [5.444459446244819]
本稿では,データ空間の問題に対処するため,三重項数を増加させる効率的な方法を提案する。
また,メタパスの集合から情報的メタパスを高精度かつ効率的に抽出する手法も提案する。
提案したアプローチはモデルに依存しず、拡張トレーニングデータセットは、任意のKG埋め込みアプローチを最初から使用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-19T05:35:23Z) - Improving Hyper-Relational Knowledge Graph Completion [35.487553537419224]
hyper-relational kgs (hkgs) により、トリプレットはより複雑な情報を伝えるために、追加の関係関係対(a qualifiers)と関連付けることができる。
HKG完了のような予測タスクに対する三重項修飾子関係を効果的かつ効率的にモデル化する方法は、研究にとってオープンな課題である。
本稿では, 2つの新しい改訂点を導入することにより, hkg補完における最善の手法である stare の改良を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-16T15:26:41Z) - Contrastive Triple Extraction with Generative Transformer [72.21467482853232]
生成変換器を用いた新しい3重抽出モデルを提案する。
具体的には,エンコーダデコーダをベースとした1つの共有トランスフォーマモジュールを提案する。
忠実な結果を得るために,新しい三重項コントラストトレーニングオブジェクトを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-14T05:29:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。