Abstrakt. Genom att ta det semantiska objektets tolkningsuppgift som ett exemplariskt tillämpningsscenario föreslår vi nätverket Graph Long Short-Term Memory (Graph LSTM), som är generaliseringen av LSTM från sekventiella data eller flerdimensionella data till allmänna grafstrukturerade data. I synnerhet, i stället för att jämnt och fast dela en bild till pixlar eller fläckar i befintliga multidimensionella LSTM-strukturer (t.ex. rad, rutnät och Diagonala LSTMs [1] [2]), tar vi varje godtyckligt formad superpixel som en semantiskt konsekvent nod och konstruerar adaptivt en oriktad graf för varje bild, där superpixlarnas rumsliga förhållanden naturligt används som kanter. Grafen LSTM, som är uppbyggd på en sådan adaptiv graftopologi, är mer naturligt anpassad till bildens visuella mönster (t.ex. objektgränser eller utseendelikheter) och ger en mer ekonomisk informationsspridningsväg. Dessutom, för varje optimering steg över Graph LSTM, föreslår vi att använda ett förtroende-drivet system för att uppdatera dolda och minnestillstånd av noder gradvis tills alla noder uppdateras. Dessutom, för varje nod, glömmer grindar är adaptivt lärt att fånga olika grader av semantisk korrelation med angränsande noder. Omfattande utvärderingar av fyra olika semantiska objekttolkade datauppsättningar visar att vår Graph LSTM är mycket överlägsen andra toppmoderna lösningar.
Till exempel Liang et al. föreslog en Graph Long Short-Term Memory för att sprida information i grafer byggda på superpixlar för semantiska objekt tolkning REF.
Semantic Object Parsing with Graph LSTM
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}