728x90 반응형 Paper Review/Image Scene Graph Generation18 [10] On Exploring Undetermined Relationships for Visual Relationship Detection 논문 링크 : https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhan_On_Exploring_Undetermined_Relationships_for_Visual_Relationship_Detection_CVPR_2019_paper.pdf 본 논문에서는 visual genome 데이터셋이 가지는 문제점을 해결하고자 하였습니다. 문제 점들을 아래 그림처럼 총 4가지로 나누어 설명합니다. b : 관계가 있음에도 라벨링 되어있지 않음(b) c : 관계가 없는 물체들 (c) d : 잘못 탐지된 물체들(d) => 이러한 관계들을 undetermined relationship이라고 칭하며 이러한 것들 또한 관계탐지에 도움을 주는 정보를 제공할 수 있다고 보고있습.. 2023. 3. 8. [9] Relation Transformer Network 논문 링크 : https://deepai.org/publication/relation-transformer-network 이 논문은 기존 Transformer Network를 변형하여 Scene Graph Generation에 적용한 논문입니다. Transformer Network에 대한 자세한 설명은 여기를 참고해주세요. Transformer의 edcoder-decoder 구조를 활용하여 노드와 엣지의 풍부한 feature를 임베딩할 수 있습니다. 또한 transformer edcoder의 self-attention을 이용해하여 node-node의 상호 작용을, decoder의 cross attention을 이용해 node-edge의 상호 작용을 가능하게 합니다. Transformer Network는 .. 2023. 3. 7. [8] Bridging Knowledge Graphs to Generate Scene Graphs 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2001.02314.pdf Github : https://github.com/alirezazareian/gbnet [7]의 논문과 동일하게 외부 지식 베이스를 이용합니다. 차이점은 본 논문에서는 외부 지식베이스로부터 추출한 지식들을 가지고 별도의 상식 그래프(Common Sense Graph)를 설계하여 사용한다는 점입니다. 또한 ConceptNet이외에도 WordNet, Visual Genome에 관한 정보 등을 추가로 사용합니다. 마지막으로 생성된 장면 그래프를 정답이라 생각되는 상식 그래프의 노드들에 연결하는 방법 또한 제안합니다. 이를 위해 먼저 아래와 같은 상식 그래프의 정의와 문제 정의가 필요합니다. 전체 구조도 1) Region P.. 2023. 3. 7. [7] Scene Graph Generation with External Knowledge and Image Reconstruction 논문 링크 : https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Gu_Scene_Graph_Generation_With_External_Knowledge_and_Image_Reconstruction_CVPR_2019_paper.pdf Github : https://github.com/arxrean/SGG_Ex_RC(unofficial) 이 논문은 외부 지식 베이스를 이용해 장면 그래프를 생성하고 생성된 장면 그래프를 이용해 이미지를 복원하는 방법에 대한 논문입니다.(게시물에서는 장면 그래프 생성에 중점을 두어 설명하도록 하겠습니다.) 먼저 이 논문에서는 visual genome 데이터 셋의 한계에 대해서 설명합니다. VG 데이터 집합은 위 그림에서 알 .. 2023. 3. 7. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90 반응형
