Two Stream Scene Understanding on Graph Embedding

📄 arXiv: 2311.06746v1 📥 PDF

作者: Wenkai Yang, Wenyuan Sun, Runxaing Huang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-11-12

💡 一句话要点

提出双流网络架构以增强场景理解能力

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 双流网络 场景理解 图像分类 图卷积网络 多模态融合 Vision Transformer Swin Transformer 图表示

📋 核心要点

  1. 现有方法在场景理解中往往无法有效结合图像和图结构信息，导致性能不足。
  2. 论文提出的双流网络架构通过图特征流和图像特征流的融合，充分利用两种模态的优势。
  3. 在ADE20K数据集上的实验结果显示，所提方法在图像分类准确性上优于传统方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的双流网络架构，旨在提升计算机视觉中的场景理解能力。该架构结合了图特征流和图像特征流，旨在通过融合两种模态的优势来改善图像分类和场景图生成任务的性能。图特征流网络包括分割结构、场景图生成和图表示模块，采用UPSNet架构，主干网络可为残差网络、ViT或Swin Transformer。场景图生成部分专注于从语义图中提取对象标签和邻域关系，以创建场景图。图卷积网络（GCN）、GraphSAGE和图注意力网络（GAT）用于图表示，强调捕捉节点特征及其相互连接。图像特征流网络则通过Vision Transformer和Swin Transformer模型专注于图像分类。通过多种数据融合方法对两条流进行融合，旨在利用基于图和基于图像特征的互补优势。实验结果表明，所提出的双流网络在ADE20K数据集上显著提高了图像分类准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有场景理解方法在图像和图结构信息融合方面的不足，导致性能提升有限的问题。

核心思路：通过设计双流网络架构，分别处理图特征和图像特征，并在最终阶段进行融合，以充分利用两种模态的互补优势。

技术框架：整体架构包括图特征流和图像特征流两个主要模块。图特征流使用UPSNet进行分割，提取对象标签和邻域关系生成场景图，图表示模块采用GCN、GraphSAGE和GAT。图像特征流则使用Vision Transformer和Swin Transformer进行图像分类。

关键创新：最重要的创新在于将图特征和图像特征的双流网络架构结合，突破了传统方法单一模态处理的局限性，显著提升了场景理解能力。

关键设计：在图特征流中，采用UPSNet作为分割结构，主干网络可选择残差网络、ViT或Swin Transformer；在图表示中，使用GCN、GraphSAGE和GAT来捕捉节点特征及其连接关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的双流网络在ADE20K数据集上的图像分类准确性显著提升，相较于传统方法提高了X%的性能，验证了该方法在场景理解任务中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究在计算机视觉领域具有广泛的应用潜力，尤其是在自动驾驶、智能监控和机器人导航等场景理解任务中。通过有效结合图像和图结构信息，能够提升系统的智能化水平和决策能力，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

The paper presents a novel two-stream network architecture for enhancing scene understanding in computer vision. This architecture utilizes a graph feature stream and an image feature stream, aiming to merge the strengths of both modalities for improved performance in image classification and scene graph generation tasks. The graph feature stream network comprises a segmentation structure, scene graph generation, and a graph representation module. The segmentation structure employs the UPSNet architecture with a backbone that can be a residual network, Vit, or Swin Transformer. The scene graph generation component focuses on extracting object labels and neighborhood relationships from the semantic map to create a scene graph. Graph Convolutional Networks (GCN), GraphSAGE, and Graph Attention Networks (GAT) are employed for graph representation, with an emphasis on capturing node features and their interconnections. The image feature stream network, on the other hand, focuses on image classification through the use of Vision Transformer and Swin Transformer models. The two streams are fused using various data fusion methods. This fusion is designed to leverage the complementary strengths of graph-based and image-based features.Experiments conducted on the ADE20K dataset demonstrate the effectiveness of the proposed two-stream network in improving image classification accuracy compared to conventional methods. This research provides a significant contribution to the field of computer vision, particularly in the areas of scene understanding and image classification, by effectively combining graph-based and image-based approaches.