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

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

本研究提出了一种新的模型，使用语义词嵌入的语言先验知识进行训练，以预测图像中的多个视觉关系，同时将物体和谓词分别训练，并在图像中标定对象的位置，从而提高基于内容的图像检索的准确性。

Jul, 2016

该研究旨在利用个体嵌入和视觉短语嵌入组合来检测图像中的视觉关系三元组，通过类比关系进行传递学习，以解决视觉关系收集训练数据的困难性，并在 HICO-DET，COCO-a 和 UnRel 三个挑战性数据集上得出了较显著的实验结果。

Dec, 2018

本研究提出了一种自然语言引导的框架来解决视觉关系检测任务中对象对之间关系分类的问题，并使用双向循环神经网络以及语义连接来预测参与关系的对象之间的语义连接。该方法在 Visual Relationship Detection 和 Visual Genome 数据集上取得了最佳状态，特别是在未预测关系的情况下。

Nov, 2017

本研究提出了一种新的上下文感知弱监督学习方法，它将粗到细的物体细化和实体关系建模结合到一个两阶段深度网络中，以更准确地表述和匹配物体，并通过自我学习回归和关系分析来有效训练必要的分类方法。在 Flickr30K 和 ReferItGame 数据集上的广泛实验表明，本文所提出的弱强化框架比以前的方法具有更好的算法性能，Flickr30K 实体和 ReferItGame 数据集上的 Top-1 准确度分别达到 59.27％和 37.68％。

Mar, 2021

该研究使用语言统计学的知识来规范视觉模型的训练，在学习视觉关系中的主语、谓语和宾语等实体之间的关系时，可以更准确地反映它们之间的联系。实验结果表明，使用此语言知识提炼，可显著提高模型的检测性能。

Jul, 2017

本文提出了一种半监督方法，通过很少的带标签的样本分配概率关系标签到大量未标记的图像，生成足够的训练数据来训练任何现有的最先进的场景图模型，该方法在场景图预测方面优于所有基准方法，此外，我们定义了一种关系的复杂度指标，为条件提供指示符。

Apr, 2019

通过深度关系网络的嵌入式框架，探讨和利用对象之间以及它们的关系之间的统计依赖关系，从而实现更好的图像理解能力。

Apr, 2017

本文提出了一种基于物体对位置深度挖掘的视觉关系检测框架，通过使用 Gated Graph Neural Network 获取谓词间的相关性。在数据集 VRD 和 VG 上的实验结果表明，相对位置信息的挖掘和利用可以显著提高模型的性能。

Nov, 2019