Scene graph 刚开始提出时[1],被应用到图片检索任务,利用 scene graph 去图片库搜索内容相近的图片。当时使用到的 scene graph 是基于目标检测数据集人工标注的,耗时耗力。随着 Visual Genome 大型数据集的公开,其对超过十万的图片进行了 scene graph 的人工标注,如何自动生成 scene graph 成为了热门的研究任务。 F...
3D CNN这一路是取视频中比较短的片段过3D conv主导的网络,最终得到的feature,这样可以结合短距离信息和长距离信息。 四 实验结果 介绍一下关于action recognition的结果:在Charader数据集上,通过用scene-graph features替换LFB(long-term feature bank)的feature banks ,能在SOTA的LFB上提升1.8% mAP。 另外还做了一...
Vulkan Scene Graph(简称VSG)是一个用于构建实时渲染场景的数据结构库。它基于Vulkan图形和计算API,并提供了一组高性能的数据结构和算法,用于管理和呈现3D场景中的对象、相机、灯光等元素。 2.2 场景图概念: 在Vulkan Scene Graph中,整个场景被组织为一个图形图像,这个图形包含了一系列的节点。每个节点代表着一个实际...
1、最新版的OSG库:OpenSceneGraph-3.0.1.zip。 2、安装源代码所需要的工具:cmake-2.8.6-win32-x86.zip及以上版本均可。 3、Windows支持的图像库:3rdParty_Win32Binaries_vc90sp1.zip,因为我用的是VS2008,如果用VS2005应该有其它针对的版本 4、数据文件包:OpenSceneGraph-Data-3.0.0.zip (其中3、4部分在OpenS...
本文主要探讨在ECCV 2022 Oral会议上的论文“Fine-Grained Scene Graph Generation with Data Transfer”，重点关注Scene Graph Generation（SGG）领域的现有问题与解决策略。在SGG中，主要目标是检测图像中的三元组关系，包括主语、谓语和宾语。然而，现有模型在处理细粒度关系时表现不佳，仅能在少数类别上...
文章主要介绍我们在ECCV 2022 Oral (2 accept, 1 weak accept)的论文"Fine-Grained Scene Graph Generation with Data Transfer"。主要内容包括对于Scene Graph现有问题的介绍 (标题里的精神内耗),我们的方法。最后是关于场景图生成(SGG)领域的一些感受。
在本任务中,我们的目标是实现“HL-Net: Heterophily Learning Network for Scene Graph Generation”的论文。下面是实现这个任务的整体流程。 步骤一:数据预处理 在这一步骤中,我们需要对数据进行预处理,包括加载数据、划分训练集和测试集、数据清洗和标注等。代码如下所示: ...
Web:采用VG数据集里面的caption 语料库 SGAE:采用的是COCO数据集里面caption中的语料库 3.句子重构实验 作者还使用了不同方法得到的scene graph做了最后句子重构实验 结论 作者利用场景图信息,改进了目前常用的Encode-Decoder框架,其中,提出的无监督的学习方法SGAE,通过预训练一个在Encoder端和Decoder端共享的字典,充分...
因为VisualGenome数据集的ground-truth中对relationship的标注并不完整,所以简单的正确率并不能很好的反映SGG的效果。卢老师用了检索的指标Recall,把SGG看成检索问题,不仅要求识别准确,也要求能更好的剔除无关系的物体对。 No Graph Constraint Recall@K (ngR@K):这个指标最早由Pixel2Graph使用,由Neural-MOTIFS命名。
Expressive Scene Graph Generation Using Commonsense Knowledge Infusion for Visual Understanding and Reasoning 摘要 场景图生成的目的是通过建模对象及其结构化关系来捕捉图像中的语义元素,这对于视觉理解和推理任务(包括图像字幕、视觉问题回答、多媒体事件处理、视觉叙事和图像检索)至关重要。现有的场景图生成方法对于更...