【摘 要】
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场景图生成旨在检测图像中的目标并预测目标之间的关系,进而构建以目标为节点、关系为边的场景图。场景图生成任务不仅能为视觉内容理解提供图像中潜在的关系,这些关系也是高层次视觉任务的知识基础,因此具有十分重要的研究价值。目前,场景图生成任务的难点主要体现在两个方面:1)从图像中生成信息丰富的场景图需要整合并推理各种目标和关系的交互信息,但现有的场景图生成方法大多由于缺乏关系的高层推理和有效的信息整合机制
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场景图生成旨在检测图像中的目标并预测目标之间的关系,进而构建以目标为节点、关系为边的场景图。场景图生成任务不仅能为视觉内容理解提供图像中潜在的关系,这些关系也是高层次视觉任务的知识基础,因此具有十分重要的研究价值。目前,场景图生成任务的难点主要体现在两个方面:1)从图像中生成信息丰富的场景图需要整合并推理各种目标和关系的交互信息,但现有的场景图生成方法大多由于缺乏关系的高层推理和有效的信息整合机制,仍然难以预测信息丰富的关系。2)现有的场景图生成方法大多融合绝对位置信息来推理目标之间的关系,但绝对位置信息通常只能描述单个目标在图像中的位置表征,而关系的预测往往需要利用两个目标之间的相对位置信息,这导致模型缺乏充足的空间位置信息进行推理。针对这两方面问题,本文开展了以下研究:针对问题1,本文提出了基于传递推理注意力网络的场景图生成方法。该方法由三个模块构成,分别为Transformer模块、目标-关系图注意力模块和传递推理图注意力模块。Transformer模块能够探索目标和目标之间的信息交互,目标-关系图注意力模块可以探索目标和关系之间的信息交互,传递推理图注意力模块首先整合目标和关系之间的交互信息,然后进行关系的高层推理,即关系的传递推理。Transformer模块和目标-关系图注意力模块可以探索图像中丰富的交互信息,传递推理图注意力模块的强大推理能力能够预测更细粒度的关系,从而生成信息更加丰富的场景图。针对问题2,本文提出了基于相对位置信息的无偏场景图生成方法。该方法在传递推理注意力网络的基础上,提出了基于相对空间位置的注意力机制和关系的重加权。基于相对空间位置的注意力机制是在Transformer模块中引入了相对空间位置信息,包括相对距离、相对比例和相对方位,并在此基础上探索了一种基于注意力的融合机制来更有效地整合相对空间位置信息。为了进一步生成无偏的场景图,本文使用重加权的方式对关系的损失函数进行修改,使用重加权后的关系损失来调整关系的预测。本文在场景图生成数据集VG上进行的广泛实验表明,基于传递推理注意力网络的场景图生成方法能够显著提高场景图生成的性能,基于相对位置信息的无偏场景图生成方法能够生成更无偏的场景图。
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