分類の不確かさに基づく未知物体ありシーングラフ生成による頑健なシーン認識
基于分类不确定性,使用未知对象的场景图生成进行鲁棒场景识别
基本信息
- 批准号:22K17920
- 负责人:
- 金额:$ 3万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究は学習時に教示されていない未知物体を含む物体間の関係を検出できる,頑健なシーングラフ生成の実現を目的とする.最初の技術的目標である未知物体ありシーングラフ生成の評価プロトコルの確立については,本年度以前の研究準備期間に学習用データセットの作成・評価尺度の考案・ベースライン手法の比較実験は概ね完了し,その成果は雑誌論文として掲載されるに至った (Sonogashira et al., "Towards Open-Set Scene Graph Generation with Unknown Objects," IEEE Access, 2022年1月).そこで本年度は,次の目標である分類の不確かさに基づく未知判定による未知物体の検出に取り組んだ.ここでは各画像領域の既知物体への分類において得られるクラス所属確率を不確かさとする.具体的な課題として,未知物体と背景(非物体)の領域は共に既知物体と画像特徴が相違し不確かさが高くなるため,不確かさのみからは区別が困難であった.そこで背景は他の領域と関係を持たないという制約を活用し,分類から得られる物体・関係の存在確率を領域・領域ペアから成るグラフ上の変分ベイズ推論によって伝播して反復的に更新することで,不確かさの高い領域を未知物体と背景に分けることのできる未知判定技法を開発した.実験により,単に不確かさが閾値以上ならば未知とするベースライン技法以上の性能を達成した.また複数の代表的なシーングラフ生成モデルと組み合わせた場合の性能向上を確認し,幅広いモデルに適用できる汎用性の高い技法であることも示した.その成果は論文誌に投稿(2023年1月)し,現在査読中である.
The purpose of this study is to teach students that unknown objects do not exist between objects. In this study, the purpose of this study is to teach you that unknown objects do not exist in this study. In this study, it is taught that unknown objects are not known in this study. This study teaches that unknown objects are not known, and that they do not exist between objects. In the previous part of this year, the preparation period of the study was completed with the help of Sonogashira et al., Towards Open-Set Scene Graph Generation with Unknown Objects, IEEE Access, January 2022. The results of this year's study were almost finished. In order to determine the accuracy of the classification of unknown objects, the accuracy of the classification of known objects in the field of portraits, the accuracy of the classification of known objects, the accuracy of ownership, the accuracy of classification, the accuracy of ownership, the accuracy of ownership, the accuracy of classification, the accuracy of ownership, the accuracy of classification, the accuracy of ownership, the accuracy of classification, the accuracy of ownership, the accuracy of classification, the accuracy of ownership, the accuracy of classification, the accuracy of ownership, the accuracy of Unknown object background (non-object). It is classified that there is an accuracy rate in the detection of objects in the field of communication. In the field of communication, there is an update of the information in the field of knowledge, the background of the unknown object, the background of the unknown object and the background of the unknown object. Do not know that the performance of the above techniques is not correct. The number of complex numbers represents the performance of the system, which is used to ensure that the performance is up and down. the results show that the contributions are submitted (January 2023). We are now in the middle of a war.
项目成果
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