一种结合多尺度特征图和环型关系推理的场景图生成模型

摘要：

场景图为描述图像内容的结构图(Graph),其在生成过程中存在两个问题:1)二步式场景图生成方法造成有益信息流失,使得任务难度提高;2)视觉关系长尾分布使得模型发生过拟合、关系推理错误率上升.针对这两个问题,文中提出结合多尺度特征图和环型关系推理的场景图生成模型SGiF(Scene Graph in Features).首先,计算多尺度特征图上的每一特征点存在视觉关系的可能性,并将存在可能性高的特征点特征提取出来;然后,从被提取出的特征中解码得到主宾组合,根据解码结果的类别差异,对结果进行去重,以此得到场景图结构;最后,根据场景图结构检测包含目标关系边在内的环路,将环路上的其他边作为计算调整因子的输入,以该因子调整原关系推理结果,并最终完成场景图的生成.实验设置SGGen和PredCls作为验证项,在大型场景图生成数据集VG(Visual Genome)子集上的实验结果表明,通过使用多尺度特征图,相比二步式基线,SGiF的视觉关系检测命中率提升了7.1％,且通过使用环型关系推理,相比非环型关系推理基线,SGiF的关系推理命中率提升了2.18％,从而证明了SGiF的有效性.

关键词：场景图生成、多尺度特征图、环型关系推理、卷积神经网络、图像理解

所属期刊栏目：47

分类号：TP389.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省科技计划项目2016B030306003

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：136-141