Core Concepts
セマンティックセグメンテーションを利用して、空間関係とオブジェクトの共起を同時にモデル化することで、屋内シーンの認識を向上させる。
Abstract
本論文は、屋内シーンの認識のためのSpaCoNetを提案する。SpaCoNetは、セマンティックセグメンテーションを利用して空間関係とオブジェクトの共起を同時にモデル化する。
まず、Semantic Spatial Relation Module (SSRM)を構築し、セマンティックセグメンテーションを用いて空間情報を抽出し、オブジェクト間の多様な空間関係を端から端まで探索する。次に、Semantic Node Feature Aggregation Moduleを設計し、オブジェクトに入力シーン関連特徴を割り当てることで、同一オブジェクトを異なるシーンで区別できるようにする。最後に、Global-Local Dependency Moduleを構築し、注意メカニズムを使ってオブジェクト間の長距離共起を探索し、シーン認識のための特徴表現を生成する。
実験結果は、提案手法の有効性と汎用性を示している。
Stats
空間関係を人工的に定義するのではなく、セマンティックセグメンテーションを利用して空間情報を直接入力することで、オブジェクト間のあらゆる空間関係を端から端まで探索できる。
オブジェクトに入力シーン関連特徴を割り当てることで、同一オブジェクトを異なるシーンで区別できる。
注意メカニズムを使ってオブジェクト間の長距離共起を探索することで、より識別性の高い特徴表現を生成できる。
Quotes
"セマンティックコンテキストの探索は、屋内シーン認識にとって不可欠である。"
"既存の文脈モデリング手法には2つの限界がある: 1) 人工的に定義された1つの空間関係しかモデル化していない、2) 異なるシーンにまたがって共存するオブジェクトの違いを見落としている。"
"提案手法SpaCoNetは、セマンティックセグメンテーションを利用して空間関係とオブジェクトの共起を同時にモデル化することで、屋内シーン認識を向上させる。"