Abstrakt. Vi föreslår en ny scen grafgenerering modell som heter Graph R-CNN, som är både effektiv och effektiv för att upptäcka objekt och deras relationer i bilder. Vår modell innehåller ett Relation Proposition Network (RePN) som effektivt hanterar det kvadratiska antalet potentiella relationer mellan objekt i en bild. Vi föreslår också ett uppmärksamhetsgrafikkonvolutionellt nätverk (aGCN) som effektivt fångar upp kontextuell information mellan objekt och relationer. Slutligen introducerar vi ett nytt utvärderingsmått som är mer holistiskt och realistiskt än befintliga mätvärden. Vi rapporterar state-of-the-art prestanda på scen grafgenerering som utvärderats med hjälp av både befintliga och våra föreslagna mätvärden.
I REF föreslås en scendiagramgenereringsmodell baserad på diagram R-CNN, som använder ett relationsförslagnätverk för att hantera det kvadratiska antalet potentiella relationer mellan objekt.
Graph R-CNN for Scene Graph Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}