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Améliorer la génération de graphes de scène avec une diversité sémantique

Une nouvelle approche améliore la compréhension des relations entre les objets dans les images.

― 9 min lire


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La Génération de graphes de scène (SGG) est un processus où on détecte des objets dans une image et on prédit comment ils se rapportent les uns aux autres. Ça aide à mieux comprendre l'image. Par exemple, si on a une photo d'un chien assis sur un tapis, SGG aiderait à identifier "chien" et "tapis" comme objets et à reconnaître la relation comme "assis sur".

Cependant, il y a un problème avec le fonctionnement des systèmes actuels. Dans les ensembles de données existants utilisés pour SGG, chaque paire d'objets est seulement étiquetée avec une relation, ce qui ne capture pas les différentes significations qu'un mot peut avoir. Cela peut mener à des prédictions biaisées. Par exemple, le mot "sur" peut avoir des significations différentes selon le contexte. Dans le cas de "pomme sur arbre", ça veut dire que la pomme pousse sur l'arbre, tandis que "roue sur vélo" suggère que la roue est attachée au vélo. Mais les modèles actuels ne reconnaîtront pas ces différences.

Pour résoudre ce problème, on propose une nouvelle approche appelée "Apprentissage basé sur des Prototypes conscient de la diversité sémantique". L'objectif est d'aider les systèmes SGG à faire de meilleures prédictions en reconnaissant ces différentes significations.

Qu'est-ce que la génération de graphes de scène ?

La génération de graphes de scène est importante dans diverses applications comme décrire des images, répondre à des questions sur des visuels et trouver des images dans une base de données. Le but principal est de créer une représentation structurée qui identifie les objets dans une image et leurs Relations.

Dans un processus SGG typique, on commence par identifier tous les objets dans l'image à l'aide d'un détecteur. Ensuite, on prédit les classes de ces objets et leurs relations par paires. Bien que cela semble simple, l'approche actuelle manque souvent de nuances dans la signification, surtout parce que les annotations des ensembles de données ne fournissent qu'une seule relation pour chaque paire d'objets.

Le problème avec les modèles actuels

Les modèles actuels sont limités parce qu'ils sont entraînés sur des ensembles de données qui étiquettent les relations de manière trop rigide. Cela signifie que quand ils voient "sur", ils pourraient seulement le considérer dans le contexte d'un seul appariement d'objets. La réalité est que "sur" peut signifier des choses assez différentes selon les objets impliqués.

Reprenons "sur". Dans "chat sur tapis", on comprend bien que le chat est posé sur le tapis. En revanche, "fruit sur arbre" indique quelque chose de très différent – ça suggère un fruit poussant sur un arbre. Les modèles actuels ne tiennent pas compte de ces différences et prédisent souvent la même relation pour diverses paires d'objets, entraînant des biais.

Ce problème est aggravé par la structure des ensembles de données. Ils présentent souvent une distribution asymétrique, ce qui signifie que certaines relations sont beaucoup plus courantes que d'autres. En conséquence, les modèles peuvent bien performer sur des relations fréquemment rencontrées mais avoir du mal avec des relations rares.

Notre solution proposée

On propose un nouveau cadre appelé "Apprentissage basé sur des prototypes conscient de la diversité sémantique". Ce cadre vise à améliorer les prédictions en comprenant les différentes significations derrière les Prédicats (ou relations) utilisés en SGG. L'idée principale est de regarder chaque prédicat et d'identifier les diverses significations qu'il peut avoir selon le contexte.

Apprendre les régions dans l'espace sémantique

Au lieu de s'en tenir à une seule étiquette fixe pour chaque paire d'objets, notre cadre apprend différentes "régions" dans l'espace sémantique pour chaque prédicat. Pense à l'espace sémantique comme une carte où différentes significations se trouvent dans des zones différentes. En apprenant ces régions, notre modèle devient capable d'interpréter les relations de manière plus nuancée.

Utilisation de prototypes

On introduit l'idée de prototypes, qui servent d'exemples représentatifs pour chaque relation. Pour chaque prédicat, on crée un point d'apprentissage qui représente diverses significations. Pendant l'entraînement, notre but est de minimiser la distance entre les caractéristiques d'une paire d'objets et le prototype qui représente le mieux la relation qu'ils partagent.

Capturer des significations diverses

Pour vraiment capturer la diversité sémantique, on doit générer des échantillons de relations possibles autour de ces prototypes. Cela aide notre modèle à comprendre le spectre des significations qu'un seul prédicat peut transmettre.

Par exemple, si on prend le prototype pour "sur", on peut échantillonner des zones qui montrent "poussant sur" ou "attaché à". En faisant cela, on peut empêcher le modèle de ne prédire "sur" quand ça pourrait aussi signifier quelque chose d'entièrement différent.

Aborder les limitations des ensembles de données

Un des problèmes majeurs avec les modèles SGG actuels est leur dépendance à des ensembles de données qui échouent à catégoriser la diversité des prédicats. En créant un cadre capable de reconnaître cette diversité, on peut efficacement contrer la distribution asymétrique que l'on trouve dans de nombreux ensembles de données.

Aller au-delà des relations un-à-un

Les modèles actuels restreignent la relation entre un sujet et un objet à une seule connexion. Notre approche permet plusieurs connexions, ce qui peut mener à de meilleures interprétations de la façon dont les objets se rapportent les uns aux autres dans divers scénarios.

Quand il est implémenté, notre modèle ne choisit pas simplement la relation la plus courante pour une paire d'objets donnée. Au lieu de ça, il peut reconnaître la situation spécifique dans laquelle plusieurs significations s'appliquent. De cette façon, on peut réduire le biais dans les prédictions qui survient souvent avec les modèles existants.

Validation expérimentale

Pour valider notre cadre proposé, on a réalisé des expériences approfondies sur deux ensembles de données standards : Visual Genome (VG) et GQA. Notre but était de montrer que notre méthode surpasse significativement les modèles existants tant en précision de prédiction qu'en capture de la diversité sémantique.

Entraînement et évaluation

On a divisé les données en ensembles d'entraînement et de test. Différentes tâches ont été assignées, y compris la classification de prédicats, la classification de graphes de scène et la génération de graphes de scène. On a mesuré les performances à l'aide de métriques comme Recall@K et mean Recall@K, qui aident à évaluer les performances des modèles à travers diverses relations.

Résultats et discussion

Nos résultats ont clairement montré que notre cadre offrait des améliorations substantielles par rapport aux modèles de référence. La capacité de reconnaître la diversité sémantique a mené à une meilleure gestion des relations entre les paires d'objets, réduisant le biais dans les prédictions.

Gains de performance

Dans tous les scénarios testés, notre modèle a atteint des performances de pointe dans les tâches de génération de graphes de scène. Non seulement il a amélioré la précision des prédictions, mais il a également amélioré la qualité des graphes de scène générés.

Améliorations qualitatives

On a fourni des preuves visuelles montrant comment notre modèle pouvait identifier des relations que les modèles traditionnels classaient souvent de manière incorrecte. Par exemple, dans des cas où d'autres systèmes prédisaient "sur", notre approche a correctement identifié des relations plus nuancées comme "poussant sur" ou "attaché à". Cela montre l'efficacité de notre méthode à gérer la diversité sémantique.

Limitations et travaux futurs

Malgré des résultats prometteurs, il y a encore certaines limitations à notre cadre. Un défi est la dépendance à la performance des détecteurs d'objets. Si la détection d'objets échoue, tout le processus en souffre. C'est quelque chose qu'on doit aborder dans les itérations futures.

Élargir la taille de l'échantillon

De plus, une de nos observations était que l'utilisation d'un petit nombre d'échantillons limitait notre capacité à apprendre des régions précises dans l'espace sémantique. On pense qu'utiliser une taille d'échantillon plus grande pourrait améliorer significativement la performance de notre modèle.

Conclusion

En résumé, notre travail présente une nouvelle méthode pour la génération de graphes de scène en soulignant l'importance de la diversité sémantique dans les relations. En adoptant une approche basée sur les prototypes, on permet de meilleures prédictions qui tiennent compte des différentes significations qu'un prédicat peut avoir selon le contexte.

Au fur et à mesure qu'on avance, on vise à affiner notre cadre davantage, à aborder les problèmes identifiés et à continuer à contribuer à l'avancement des méthodes de génération de graphes de scène. Les applications potentielles de ce travail sont vastes, allant de l'amélioration de la compréhension des images à des systèmes de recherche visuelle plus précis.

À travers nos efforts continus, on espère favoriser une compréhension plus nuancée des images et des relations qui les traversent, améliorant finalement diverses applications reposant sur la génération de graphes de scène.

Source originale

Titre: Semantic Diversity-aware Prototype-based Learning for Unbiased Scene Graph Generation

Résumé: The scene graph generation (SGG) task involves detecting objects within an image and predicting predicates that represent the relationships between the objects. However, in SGG benchmark datasets, each subject-object pair is annotated with a single predicate even though a single predicate may exhibit diverse semantics (i.e., semantic diversity), existing SGG models are trained to predict the one and only predicate for each pair. This in turn results in the SGG models to overlook the semantic diversity that may exist in a predicate, thus leading to biased predictions. In this paper, we propose a novel model-agnostic Semantic Diversity-aware Prototype-based Learning (DPL) framework that enables unbiased predictions based on the understanding of the semantic diversity of predicates. Specifically, DPL learns the regions in the semantic space covered by each predicate to distinguish among the various different semantics that a single predicate can represent. Extensive experiments demonstrate that our proposed model-agnostic DPL framework brings significant performance improvement on existing SGG models, and also effectively understands the semantic diversity of predicates.

Auteurs: Jaehyeong Jeon, Kibum Kim, Kanghoon Yoon, Chanyoung Park

Dernière mise à jour: 2024-07-25 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.15396

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.15396

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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