视觉关系检测中的类别不平衡与背景过滤问题研究
计算机视觉与模式识别
2019-03-25 v2
摘要
本文中，我们研究视觉关系检测（VRD）中的类别不平衡与无关关系问题。最先进的深度VRD模型仍难以预测不常见类别，限制了其适用性。此外，许多方法在预测相关关系时无法恰当过滤背景关系。尽管这些问题十分明显，却一直被忽视。我们分析其成因，并对模型和训练提出改进以缓解上述问题，同时建议新的度量指标以补充现有指标，更全面地反映模型效能。
引用
@article{arxiv.1903.08456,
title = {On Class Imbalance and Background Filtering in Visual Relationship Detection},
author = {Alessio Sarullo and Tingting Mu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.08456},
year = {2019}
}