논문 링크 : https://www.researchgate.net/profile/Cuiling-Lan/publication/332186641_Exploring_the_Semantics_for_Visual_Relationship_Detection/links/5cc29964299bf120977f97bd/Exploring-the-Semantics-for-Visual-Relationship-Detection.pdf 이 논문은 SGRN(Semantic Guided Graph Relation Neural Network)이라는 새로운 관계 탐지 모델을 제안합니다. 이 모델은 관계의 특징으로부터 객체의 특징 개선하고 반대로 객체의 특징으로부터 관계 특징을 개선할 수 있다는 특징을 가집니다. 또한 과도하게 많은 물체 쌍..

논문 링크 : https://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Jianwei_Yang_Graph_R-CNN_for_ECCV_2018_paper.pdf ​ Github : https://github.com/jwyang/graph-rcnn.pytorch 이 논문은 그래프 신경망(Graph Neural Network)을 이용하여 장면 그래프를 생성하는 Graph r-cnn모델에 대한 논문입니다. 기존 대부분의 논문에서는 Message Passing을 위해 주로 RNN계열의 신경망에 의존하고 했습니다. 본 논문에서는 Graph Convolutional Network(GCN)을 이용해 이미지에 등장하는 물체와 관계 사이에 맥락 정보를 교환하고 추론합니다. 추가로 ..

논문 링크 : https://www.ecva.net/papers/eccv_2018/papers_ECCV/papers/Yikang_LI_Factorizable_Net_An_ECCV_2018_paper.pdf ​ Github : https://github.com/yikang-li/FactorizableNet 이 논문에서는 장면 그래프를 간결하게 표현하는 subgraph를 생성 한 후 전체 장면 그래프를 생성하는 방법을 제안합니다. 전체 그래프를 여러개의 하위 그래프로 분할함으로써 방대한 relationship을 적은 수의 subgraph로 표현하고 계산량 감소, 속도 향상등의 효과를 얻을 수 있습니다. 이전 연구들은 각 트리플마다 영역을 따로 생성하였습니다. 그러나 이런 방식은 그림에서 보듯이 상당히 많은 ..

논문 링크 : http://cvboy.com/pdf/publications/iccv2017_msdn.pdf ​ Guthub : https://github.com/yikang-li/MSDN 본 논문에서는 이전 논문들처럼 Object detection, relation detection방법을 수행하고 추가로 image captioning까지 세 가지 작업을 수행하는 프레임 워크 제안합니다. 위 3가지 작업을 동시에 진행하여 서로 다른 semantic level을 학습할 수 있습니다. 이미지가 주어지면 물체, phrase, caption을 위한 그래프 생성합니다. 이는 이미지마다 물체, phrase, caption이 모두 다르기 때문에 동적 그래프를 생성할 수 있도록 합니다. feature 갱신은 messag..