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文檔簡介
近年來，圖像理解與生成技術(shù)在計算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了重要的進(jìn)展，場景圖生成作為其中的重要一環(huán)，是將圖像中的物體、關(guān)系和語義信息自然地表現(xiàn)出來。本文提出了一種基于空間關(guān)系增強(qiáng)的場景圖生成方法。具體地說，我們利用物體邊界框之間的空間關(guān)系在整個場景圖中建立連接，從而增強(qiáng)了場景圖的語義信息。我們將該新方法與現(xiàn)有方法相比較，并展示其在不同任務(wù)中的優(yōu)勢。(GNN)、注意力機(jī)制和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GCN)，將物體和它們之間的關(guān)系建模。即使有很多相關(guān)VisualGenome和COCO，前者用于場景圖中的圖像VisualGenomeResNet101(a)基于RPN的方法，(b)基于GCN的方法，(c)基于AttentiveRelationNetwork的方法。通過計算我們的方法與其他方法的性能，我們證明了我對于COCO數(shù)據(jù)集，我們使用了當(dāng)下最先進(jìn)的目標(biāo)檢測算法MaskR-CNN
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