具有自适应消息传递的二部图网络用于无偏场景图生成
计算机视觉与模式识别
2021-04-30 v2 人工智能
摘要
场景图生成是一项重要的视觉理解任务，具有广泛的视觉应用。尽管近期取得了巨大进展，由于其固有的长尾类别分布与较大的类内差异，该任务仍具挑战性。为解决这些问题，我们引入一种新颖的置信感知二部图神经网络，配备自适应消息传播机制，用于无偏场景图生成。此外，我们提出一种高效的两层数据重采样策略，以缓解训练图网络时的数据分布不平衡问题。我们的方法在包括 Visual Genome、Open Images V4/V6 在内的若干具挑战性数据集上取得了优于或媲美先前方法的性能，证明了其有效性与通用性。
引用
@article{arxiv.2104.00308,
title = {Bipartite Graph Network with Adaptive Message Passing for Unbiased Scene Graph Generation},
author = {Rongjie Li and Songyang Zhang and Bo Wan and Xuming He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.00308},
year = {2021}
}
备注
Accepted by CVPR2021