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Open-Vocabulary Scene Graph Generation
Open-Vocabulary Scene Graph Generation
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新框架RaRe利用LLM的推理过程增强开放词汇场景图生成
研究人员开发了RaRe，一个用于开放词汇场景图生成（OV-SGG）的新颖框架。该方法利用多模态大语言模型（MLLMs）生成思维链（CoT）推理过程，然后将其转化为结构化的关系嵌入。与仅将CoT作为中间步骤的先前方法不同，RaRe直接优化这些由推理过程派生的表示，以增强不同关系之间的区分度。该框架通过自监督对比学习将推理过程嵌入与文本关系描述对齐，并使用促进语义特定关系证据的强化学习目标来优化推理过程的生成。
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新方法CAGE-SGG和ReLIC-SGG改进开放词汇场景图生成
两篇新研究论文CAGE-SGG和ReLIC-SGG提出了用于开放词汇场景图生成的新颖方法。CAGE-SGG侧重于使用反事实证据验证预测的关系，以确保它们在视觉上是合理的，而不是依赖于语言先验。ReLIC-SGG通过将未标注的关系视为潜在变量并构建语义关系格来推断缺失的连接，从而解决了标注不完整的问题。