通过将语义模型与视觉统计模型相结合，并应用多种先进的链接预测方法，本研究证明链接预测方法可以提高对于视觉关系检测的结果，并在 Stanford Visual Relationship 数据集上取得了优于当今最先进方法的性能。

Sep, 2018

该研究提出了一种基于逻辑引导的语义表示学习模型，通过知识图谱嵌入和逻辑规则，在已知和未知关系之间建立联系，用于零样本关系分类。实验结果表明，该方法可以推广到未见关系类型，并取得了有希望的提升。

Oct, 2020

本研究回顾了视觉模型和统计语义先验模型相结合对图像与场景描述匹配的任务的改进，并将其与一种新颖的无明确训练视觉先验模型的条件多路模型进行比较。同时，我们还讨论了提出方法与人脑记忆模型之间的潜在关系。

Aug, 2018

本研究针对零样本学习领域，将语义信息与属性相关联，通过使用一组关系来利用属性所张成的空间结构，提出了一种方法，在嵌入空间中保留这些关系的目标函数，从而导致嵌入空间的语义性的提高。通过在五个基准数据集上进行广泛的实验评估，我们证明了欲使嵌入空间语义化对零样本学习有益。该方法在标准零样本设置以及更加现实的广义零样本设置上均优于现有技术，同时演示了该方法如何对于对于某个没有属性信息的图像做出近似的语义推断是有用的。

Mar, 2018

通过引入 “图像语法” 的概念，结合卷积神经网络和视觉变换器，我们提出了一个两阶段的弱监督学习方法，利用深度聚类和特征细化生成部分 - 语义分割，并结合双向长短时记忆模块处理语义分割补丁序列以捕捉图像语法，实现了对图像补丁损坏的准确检测，在多种语义和句法损坏场景中，验证了我们的框架在 Celeb 和 SUNRGBD 数据集上能够实现 70% 到 90% 的语法验证准确度。

Jan, 2024

本文介绍了一种新的建模视觉关系方法，设计了强大而灵活的视觉特征，提出了一种弱监督判别式聚类模型来从仅具有图像级标签的数据中学习关系，并引入了一个新的具有挑战性的数据集（UnRel）和详尽的注释，用于准备评估视觉关系检索。实验结果表明，本文提出的模型在视觉关系数据集上取得了显著的提高，并在新引入的 UnRel 数据集上验证了该观察结果的有效性。

Jul, 2017

本文提出了一种新型的无监督视觉基础框架，使用概念学习作为代理任务来获得自我监督，以鼓励模型定位和解释语义属性，在多项实验中，该方法在图像本体库、ReferItGame 数据集上分别提升了 5.6% 和 5.8%，在 Flickr30k 数据集上达到了与最先进的表现相媲美的水平。

Mar, 2018

探讨了语义在零样本学习中的作用，通过对监督形式的分析，发现一个新的卷积神经网络框架，用语义作为识别的约束，通过引入基于损失和密码字的正则化来提高分类效果。

Apr, 2017

本文提出了一种跨越视觉和语言领域的高级语义信息桥接技术，以实现无配对图像说明，并引入了基于语义概念关系探索的解决方案 ——Semantic Relationship Explorer，能够有效地提高图像说明的质量，并且在 MSCOCO 数据集下总体得分比配对数据集高出 8%。

Jun, 2021

本文研究了使用小规模可视关系数据的预训练方法，包括使用场景图将可视关系三元组转换为结构化说明，以及使用掩模关系预测进一步鼓励从可视上下文中关联实体，并且证明了这些方法从弱监督关系数据中学习多模态表示的有效性。

May, 2023