Less is More: Toward Zero-Shot Local Scene Graph Generation via Foundation Models

📄 arXiv: 2310.01356v1 📥 PDF

作者: Shu Zhao, Huijuan Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-02

💡 一句话要点

提出ELEGANT框架以解决零样本局部场景图生成问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 局部场景图生成 基础模型 零样本学习 常识推理 开放式评估 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的场景图生成方法在提取结构信息时面临挑战，无法有效利用有限的注意资源。
  2. 本文提出ELEGANT框架，利用基础模型的协作与信息交流，实现零样本局部场景图生成。
  3. 实验结果显示，ELEGANT在开放式评估中显著超越基线，并在封闭集设置中提升了24.58%的性能。

📝 摘要（中文）

人类通过选择性视觉感知识别物体，并将特定区域转化为结构化符号知识，基于有限的注意资源推理区域间的关系。现有感知系统在提取结构信息时存在不足。为此，本文提出局部场景图生成任务，旨在抽象出相关的结构信息，以提升需要高级理解和推理能力的下游任务。我们引入了zEro-shot Local scEne GrAph geNeraTion (ELEGANT)框架，利用基础模型的强大感知和常识推理能力，实现零样本局部场景图生成，无需标注监督。此外，我们提出了一种新的开放式评估指标Entity-level CLIPScorE (ECLIPSE)，超越了以往的封闭集评估指标。实验结果表明，我们的方法在开放式评估设置中显著优于基线，并在封闭集设置中提升了多达24.58%的性能，展示了框架的有效性和强大的推理能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决局部场景图生成任务，现有方法在提取图像中的结构信息时存在不足，无法有效处理复杂的认知能力和常识知识。

核心思路：ELEGANT框架通过利用基础模型的强大感知和推理能力，进行局部场景图生成，旨在在不依赖标注监督的情况下，抽象出图像中的相关结构信息。

技术框架：该框架包括多个模块，首先通过基础模型提取图像特征，然后进行对象和关系的抽象，最后生成局部场景图。模型之间的协作与信息交流是其核心。

关键创新：ELEGANT的主要创新在于实现了零样本局部场景图生成，突破了传统方法的限制，能够在没有标注数据的情况下进行有效推理。

关键设计：在模型设计中，采用了新的损失函数和参数设置，以优化基础模型的协作效果，并引入了ECLIPSE评估指标，以提供更广泛的性能评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ELEGANT框架在开放式评估中显著优于基线，且在封闭集设置中性能提升高达24.58%。这种显著的提升展示了该框架在局部场景图生成任务中的有效性和强大的推理能力。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域，可以帮助系统更好地理解和推理复杂场景中的对象及其关系。未来，随着基础模型的进一步发展，ELEGANT框架有望在更多实际应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Humans inherently recognize objects via selective visual perception, transform specific regions from the visual field into structured symbolic knowledge, and reason their relationships among regions based on the allocation of limited attention resources in line with humans' goals. While it is intuitive for humans, contemporary perception systems falter in extracting structural information due to the intricate cognitive abilities and commonsense knowledge required. To fill this gap, we present a new task called Local Scene Graph Generation. Distinct from the conventional scene graph generation task, which encompasses generating all objects and relationships in an image, our proposed task aims to abstract pertinent structural information with partial objects and their relationships for boosting downstream tasks that demand advanced comprehension and reasoning capabilities. Correspondingly, we introduce zEro-shot Local scEne GrAph geNeraTion (ELEGANT), a framework harnessing foundation models renowned for their powerful perception and commonsense reasoning, where collaboration and information communication among foundation models yield superior outcomes and realize zero-shot local scene graph generation without requiring labeled supervision. Furthermore, we propose a novel open-ended evaluation metric, Entity-level CLIPScorE (ECLIPSE), surpassing previous closed-set evaluation metrics by transcending their limited label space, offering a broader assessment. Experiment results show that our approach markedly outperforms baselines in the open-ended evaluation setting, and it also achieves a significant performance boost of up to 24.58% over prior methods in the close-set setting, demonstrating the effectiveness and powerful reasoning ability of our proposed framework.