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J-GLOBAL ID：202002230642705708   整理番号：20A2028140

階層的視覚関係検出【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical Visual Relationship Detection

著者 (5件)： Sun Xu (Nanjing University, Nanjing, China) ,  Zi Yuan (Nanjing University, Nanjing, China) ,  Ren Tongwei (Nanjing University, Nanjing, China) ,  Tang Jinhui (Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Wu Gangshan (Nanjing University, Nanjing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MM ’19  ページ： 94-102  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視覚と言語の間のブリッジとして,視覚関係検出(VRD)は,いくつかの関係三重項を持つ画像におけるオブジェクトとそれらの相互作用を表現することを目的とする。それにもかかわらず,従来のVRDタスクは,不正確な関係予測のペナルティ化に対してほとんど考慮せず,それは次に,画像理解アプリケーションのためのそのサポートを過小評価する。本論文では,特定の画像コンテンツの信頼レベルが比較的低い場合,抽象的だが互換性のある関係三重項による予測を奨励する,階層的視覚関係検出(HVRD)と名付けた新しいVRDタスクを提案した。一方,HVRDはVRDにおけるグラウンドトルースアノテーションの不可避な曖昧さを扱うことができる。これに基づいて,階層的物体検出と階層的述語検出から成るHVRD法を提案した。それは,順序埋込みによって,オブジェクト概念階層と述語概念階層の両方を利用することによって,効果的に階層的視覚関係を検出することができた。また,HVRD評価,H-VRD,およびH-VGに対するVRDとVGデータセットの関係カテゴリー空間を階層的ものに拡張することにより,最初のデータセットを提案した。実験結果は,著者らの方法が最先端のベースラインより優れていることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  相互作用 ,  言語 ,  互換性 ,  応用プログラム ,  基準線 ,  画像理解 ,  曖昧さ ,  ペナルティ ,  アノテーション
準シソーラス用語： 述語 ,  映像コンテンツ ,  概念階層 ,  物体検出 ,  グランドトゥルース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 階層的述語検出 ,  階層的視覚関係 ,  注文埋め込み ,  視覚関係検出

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 視覚