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基于上下文感知网络的场景图生成方法
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：2561 K
标签：场景图生成消息传递门控循环单元
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文档介绍：场景图生成的核心任务是从图像中挖掘多目标间的结构化关系，其本质是对视觉数据要素的语义化组织与关联。现有方法在数据流通过程中未能充分筛选和利用目标上下文信息，导致关系预测的鲁棒性与精度受限。为此，提出消息上下文感知网络（MCAN），通过构建从粗到细的数据要素融合机制，提升场景图生成中上下文信息的质量与利用率。该模型利用门控循环单元（GRU）捕获目标间长程依赖关系，通过多头注意力机制实现上下文数据要素的细粒度筛选，并结合残差融合策略增强视觉表示的稳定性。在Visual Genome数据集上的实验表明，MCAN在三个子任务上平均性能提升2.1%，有效验证了其在多模态数据流通中的噪声抑制与信息增强能力。消融实验进一步揭示了各模块在数据要素融合中的贡献。
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