En grundlig förståelse av bildinnehållet kräver ett komplext grepp om de interaktioner som kan förekomma i naturen. En av de viktigaste frågorna är att beskriva de visuella sambanden mellan objekt. När man behandlar verkliga data, fånga dessa mycket olika interaktioner är ett svårt problem. Det kan lindras genom att införliva sunt förnuft i ett nätverk. För detta föreslår vi ett ramverk som utnyttjar semantiska kunskaper och uppskattar relevansen av objektpar under både träning och testfaser. Denna information är extraherad från prekomputerade modeller och träningskommentarer och destilleras in i det neurala nätverk som är tillägnat denna uppgift. Med detta tillvägagångssätt, observerar vi en betydande förbättring på alla klasser av Visual Genome, en utmanande visuell relation dataset. En relativ vinst på 68,5% för återkallandet vid 100 är direkt relaterad till uppskattningen av relevansen och en ökning på 32,7% för kunskapsdestilleringen.
REF införlivar kunskapsdestillering i neurala nätverk för att förbättra förutsägelsen.
Visual Relationship Detection Based on Guided Proposals and Semantic Knowledge Distillation
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}