Oct, 2023

自适应视觉场景理解：增量场景图生成

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TL;DR通过引入包含三个学习场景和八个评估指标的综合连续场景图生成（CSEGG）数据集，研究深入探索现有的 SGG 方法在学习新对象时对先前对象实体和关系的保留情况，以及连续目标检测如何增强对未知对象上已知关系的泛化性能。
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发现论文，激发创造
  • 面向终身场景图生成的知识感知上下文提示学习

    基于在预训练语言模型中环境背景学习的成就，本论文提出了一种新颖实用的场景图生成框架，名为终身场景图生成（LSGG），在其中任务如谓词以流式方式展开。严格实验表明，我们提出的方法在 LSGG 方面在各种度量标准上优于现有方法。此外，在两个主流基准数据集 VG 和 Open-Image (v6) 上的广泛实验显示了我们提出的模型在连续学习和传统设置方面的优势。此外，全面的消融实验证明了我们模型的每个组成部分的有效性。

    Jan, 2024

  • 基于边双场景图和消息传递神经网络的语义场景图生成

    通过引入边缘双场景图生成（EdgeSGG）和双消息传递神经网络（DualMPNN），本论文提出了一种建模多对象关系的新方法，可以准确地预测对象之间的详细关系，并在各个场景图生成子任务中实现了显著的性能提升，同时有效缓解了长尾分布问题。

    Nov, 2023

  • 无条件场景图生成

    本文提出了一个用于无条件生成场景图的生成模型 SceneGraphGen，通过层级循环架构直接学习带标签和有向图的概率分布，生成的场景图多样且遵循真实场景的语义模式，同时还证明了生成的图在图像合成、异常检测和场景图完整性方面的应用。

    Aug, 2021

  • 扩展场景图边界：通过视觉 - 概念对齐和保持实现全开词汇场景图生成

    提出了一种名为 OvSGTR 的统一框架，用于从整体视角实现完全开放词汇的场景图生成，并通过知识蒸馏保留视觉 - 概念对齐，综合实验结果在 Visual Genome 基准上证明了该框架的有效性和优越性。

    Nov, 2023

  • 从像素到图形：利用视觉语言模型进行开放式场景图生成

    基于序列生成的新型开放词汇的场景图生成框架，通过使用视觉语言预训练模型和显式关系建模知识，实现了优质性能的开放词汇感知场景图生成和增强下游视觉语言任务的目的。

    Apr, 2024

  • 大规模遥感卫星影像中场景图生成：一个大样本数据集与上下文感知方法

    该研究论文提出了一个面向大尺寸卫星图像的场景图生成方法，构建了一个大规模的 SGG 数据集，通过上下文感知级联认知框架实现了场景图的检测、筛选和关系预测。

    Jun, 2024

  • 具有共现知识和可学习的术语频率的场景图生成策略

    通过引入 Co-occurrence Knowledge 以及可学习的 TF-l-IDF，我们提出了一种用于场景图生成的模型（CooK），该模型在 SGG 基准数据集中取得了高达 3.8% 的性能提升，对于所有 MPNN 模型表现出了一致的性能改善。

    May, 2024

  • 场景图的全面调查：生成与应用

    本文对当前场景图研究进行了全面的调查，总结了场景图的定义、生成方法、应用及现有数据集，并对未来发展提出了一些见解。

    Mar, 2021

  • 物体关系预测的逻辑偏差学习

    通过因果推断进行对象关系预测的场景图生成方法，结合对象增强模块，在 Visual Gnome 150 数据集上取得了有效的实验结果，为决策模型的基础建模提供了巨大潜力。

    Oct, 2023

  • 全景场景图生成

    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