시각적 관계 예측을 위한 계산 효율적인 조합적 전이 표현 학습법

허유정, 김은솔, 최우석, 온경운, 장병탁

http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.7.544

장면 그래프는 이미지에 존재하는 객체 사이의 고차원 시각 관계를 표현하기 위해 널리 활용된다. 본 논문에서는 장면 그래프를 자동으로 구축하기위해 객체 사이의 시각 관계를 감지하고 그 관계를 술어로 예측하는 알고리즘을 제안한다. 우리는 기존에 제시된 텍스트 기반 지식 그래프 임베딩 TransR에서 영감을 받아 i) 시각적 관계의 구성적 관점을 고려하기 위한 잠재 관계 부분 공간을 정의하고 ii) 각 부분 공간에서 객체 표현 사이의 전이적 제약을 적용하는 CompTransR을 제시한다. 장면 그래프 생성을 위한 대표적인 벤치마크 데이터인 VRD, VG200 및 VrR-VG에서 제안하는 방법론은 기제시된 모델과 비교하여 학습 복잡도를 줄이는 동시에 우수한 성능을 보였다. 또한, 높은 수준의 시각-언어 추론을 요구하는 문제 중 하나인 이미지 캡션 검색에 장면 그래프가 효과적으로 적용될 수 있음을 보이고, 제안하는 알고리즘으로 예측된 술어 표현이 검색 성능을 높이는데 도움이 됨을 확인하였다.