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Graph-Based Global Reasoning Networks

August 02, 2019

Graph-Based Global Reasoning Networks

2019年8月2日の #6【画像処理 & 機械学習】論文LT会で発表した内容です。


August 02, 2019

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  1. 論文の概要 ▪ 大域的な特徴を用いた推論のために coordinate space をinteraction space (graph) に落とし込んでグラフ畳み込みを行い、それを元の coordinate

    space に戻すアプローチ ▪ 特徴マップから物体同士の関係をグラフに変換してグラフ畳み込みを行う Global Reasoning unit (GloRe unit) を提案 ▪ 画像分類、セグメンテーション、video action recognition タスクに適用 したら SOTA 3
  2. Coordinate Space ➡ Interaction Space 9 x1, x2, x3,...,xj v1,

    v2, v3,...,vi B: Coordinate Space の各点 xj と Interaction Space のノード vi を 対応付ける projection map
  3. Interaction Space ➡ Coordinate Space 14 x1, x2, x3,...,xj v1,

    v2, v3,...,vi Interaction Space から Coordinate Space への逆変換 さきほど Interaction Space への変換に使った B を転置して再利用
  4. Experiments 15 ImageNet の Top-1 Accuracy を比較。 ResNet-50 の 3

    ブロック目ないし 4 ブロック目に GloRe unit 導入で精度向上 (灰色) 4 ブロック目の GloRe unit 数を増やしていくと 精度向上 (緑色)
  5. 関連文献 20 • Wang, Xiaolong, et al. "Non-local neural networks."

    Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018. • Hu, Jie, Li Shen, and Gang Sun. "Squeeze-and-excitation networks." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018. 謝辞 この資料の7割くらいは 先週行われたもくもく会で作られました。