Förhållanden mellan objekt spelar en avgörande roll för bildförståelsen. Trots den stora framgången med djupinlärningsteknik i att känna igen enskilda objekt, är resonemang om relationer mellan objekt fortfarande en utmanande uppgift. Tidigare metoder behandlar ofta detta som ett klassificeringsproblem, med tanke på varje typ av relation (t.ex. "ride") eller varje distinkt visuell fras (t.ex. "personridhäst") som kategori. Sådana metoder ställs inför betydande svårigheter som orsakas av den stora mångfalden av utseende för varje typ av relationer eller det stora antalet distinkta visuella fraser. Vi föreslår en integrerad ram för att ta itu med detta problem. Kärnan i denna ram är Deep Relational Network, en ny formulering som utformats särskilt för att utnyttja de statistiska beroendena mellan objekt och deras relationer. När det gäller två stora datamängder uppnår den föreslagna metoden betydande förbättringar jämfört med den senaste tekniken.
Dai m.fl. I REF föreslås ett relationsnätverk för att utnyttja de statistiska beroendena mellan objekt och deras relationer.
Detecting Visual Relationships with Deep Relational Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}