场景图生成指标的回顾与高效实现
计算机视觉与模式识别
2024-04-16 v1 机器学习
摘要
场景图生成已成为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来取得了显著进展。然而，尽管取得了这些进步，但用于评估场景图生成模型的指标仍缺乏精确且全面的定义。在本文中，我们通过回顾和精确定义场景图生成中常用的指标，填补了文献中的这一空白。我们的全面考察阐明了这些指标的底层原理，可作为场景图指标的参考或入门介绍。此外，为了便于使用这些指标，我们引入了一个名为 SGBench 的独立 Python 包，高效实现了所有定义的指标，确保研究社区能够方便地使用。另外，我们还提供了一个场景图基准测试网络服务，使研究人员能够在一个中心位置比较场景图生成方法，并提高新方法的可见度。我们所有的代码均可在 https://lorjul.github.io/sgbench/ 找到。
引用
@article{arxiv.2404.09616,
title = {A Review and Efficient Implementation of Scene Graph Generation Metrics},
author = {Julian Lorenz and Robin Schön and Katja Ludwig and Rainer Lienhart},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.09616},
year = {2024}
}