本文提出了一个广义的场景图生成模型 —— 视觉语义解析，并基于动态、注意力机制的二分图传递框架设计了关注于图节点和边的视觉语义解析网络 (VSPNet)，同时通过一种全新的图对齐算法，建立了第一个基于图的弱监督学习框架。大量实验证明 VSPNet 优于弱监督基准，而且速度是基准的数倍，因此是训练时效和性能平衡的一个不错的选择。

Jan, 2020

本文提出一项名为 “Efficient SGG” 的任务，旨在优先生成相关关系以及提供一个新的数据集 VG150，以支持在图像生成等下游任务中利用场景图。通过一系列实验，我们证明 VG150 数据集比通常在场景图生成方法中采用的数据集包含更高质量和多样性的注释。

May, 2023

该论文提出了第一个像素级分割 - 基于场景图生成的框架，并通过辅助数据集的转移学习和多任务学习解决了目标场景图数据集中缺乏分割标注的问题，其中引入了基于语义相似性权重的线性组合来表达目标对象的分割掩模，并引入了新颖的高斯注意机制实现像素级关系预测，并且该框架支持端到端可训练。

Apr, 2021

通过利用大型语言模型和链式思维及上下文少样本学习策略，我们提出了一种新方法：用于弱监督场景图生成的大型语言模型，可以从图片标题中提取三元组并与目标数据的实体 / 谓词类对齐，有效地解决语义过度简化和低密度场景图的问题，实验证明该方法在 Recall@K 和平均 Recall@K 上相较于现有的弱监督场景图生成方法具有显著的提升，且能够以少量的训练图片进行有效的模型训练。

Oct, 2023

通过基于超像素采样的方法和使用统计过程控制的梯度来训练和测试，该论文提出了一种在 Pascal Context，SUN-RGBD 数据集上性能优于或等于传统方法的语义分割网络，减少了上采样运算的复杂度。

Jun, 2017

该研究提出了一种基于深度学习的新框架，用于解决数百万点的大规模点云的语义分割挑战。该框架使用超级点图和图卷积网络等技术，取得了室内和户外 LiDAR 扫描分割方面的新成果。

Nov, 2017

提出了一种名为 RepSGG 的新型架构，将场景图生成（Scene Graph Generation）中的实体表示为查询，目标表示为键，并将它们之间的关系表示为查询和键之间的最大注意力权重，从而在提取高度代表性的特征方面具有更细粒度和灵活的表达能力。此外，通过在训练期间基于运行时性能进行仿射变换的策略，对关系的逻辑进行了修改，以鼓励主导类和稀有类之间更平衡的性能，实验结果表明，RepSGG 在 Visual Genome 和 Open Images V6 数据集上具有先进或可比较的性能，且推理速度快，证明了所提方法的有效性和高效性。

Sep, 2023

为解决场景图构建的大量人工成本，提出了一种基于图像语义关系生成的简单有效的图像到文本模型（ISRG），该模型通过将场景图任务分解为两个子任务，即图像分割任务和限制性自回归文本生成任务，极大地降低了场景图的构建成本。在 OpenPSG 数据集上，该模型获得了 31 分，相应地优于强基线 ResNet-50 和 CLIP 16 点和 5 点。

Oct, 2022

介绍了一项新的问题任务，即基于全景分割生成全景场景图（PSG）；创建了一个高质量 PSG 数据集用于基准测试，并介绍了四种传统方法的改进和两种基于 Transformer 的单阶段基线；探讨了未来的挑战和发展方向。

Jul, 2022

提出了一种基于自学知识的场景图生成模型训练方案，使用两个关系分类器减少标注偏差和稀疏标注造成的影响，并在多个标准场景图生成任务中观察到了显著的相对改进。

Aug, 2020