Sammanhang är viktigt för korrekt visuell igenkänning. I detta arbete föreslår vi en objektdetektionsalgoritm som inte bara tar hänsyn till objektets visuella utseende, utan också använder sig av två typer av sammanhang, inklusive scenkontextuell information och objektrelationer inom en och samma bild. Därför betraktas objektdetektering som både ett kognitionsproblem och ett resonemangsproblem när man utnyttjar denna strukturerade information. Specifikt formulerar detta papper objektdetektion som ett problem av graf struktur inference, där med tanke på en bild objekten behandlas som noder i en graf och samband mellan objekten modelleras som kanter i sådan graf. I detta syfte presenterar vi ett s.k. strukturinferensnätverk (SIN), en detektor som ingår i en typisk detektionsram (t.ex. Snabbare R-CNN) med en grafisk modell som syftar till att sluta objekttillstånd. Omfattande experiment på PASCAL VOC och MS COCO dataset indikerar att scenkontext och objektrelationer verkligen förbättra prestandan av objektdetektion med mer önskvärda och rimliga utgångar.
Till exempel Liu et al. REF har utvecklat ett tillvägagångssätt som använder scenkontext och objektobjektrelationer för att dra slutsatsen att det finns oupptäckta objekt.
Structure Inference Net: Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}