论文记录:Visual Relationship Detection with Language Priors [VR-LP] (ECCV-16)

本文介绍了一篇ECCV-16的论文,研究如何利用语言先验进行视觉关系检测。论文首次提出将对象和谓词分开训练,解决传统Visual Phrases方法在大规模和zero-shot场景中的局限性。提出了VRD数据库,丰富了关系类型。模型包括视觉外观模块和语言模块,但忽略了空间信息和多关系可能性。实验表明,尽管存在局限,但该模型仍优于传统方法。

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(这里只是记录了论文的一些内容以及自己的一点点浅薄的理解,具体实验尚未恢复。由于本人新人一枚,若有错误以及不足之处,还望不吝赐教)

总结

  1. contributions:

    • 该论文是第一篇提出将 relationship 的 objects 和 predicates 分开独立看待,即 “train visual models for objects and predicates individually and later combines them together to predict multiple relationships per image”,解决了传统的基于 Visual Phrases 方法的所需 ① 分类器数量庞大(O(N2K)O(N^2K)O(N2K))和 ② 由于 relationships 的 long-tail 分布所带来的有些 relationship type 对应的训练样本少,从而使得对应的分类器训练不充分这两种典型的问题。由于存在这两种问题,基于 Visual Phrases 方法的伸缩性非常差,仅适用于小规模场景却无法适用于大规模场景,且完全无法用于 zero-shot 场景

    • 该论文提出了 VRD 数据库,该数据库解决了传统的用于视觉关系检测数据库的平均每个实体所涉及的关系不充分(即实体对之间的关系不丰富)/ relationship type 类型少等问题 / 谓词具有歧义性(无对比 VG),丰富了实体对间的关系且关系的种类也变得丰富(如:verbs, spatial, prepositions, comparative, actions, preposition phrase等)。具体对比信息如下:

      在这里插入图片描述

      VRD 统计信息:5000张图片,100种实体类别,70种 predicate 种类,共37993个实例化的 relationship 和6672中未实例的 relationship type,平均每种实体类别具有24.25种关系

  2. 该论文是第一篇提出将 relationship 的 objects 和 predicates 分开独立看待,故其实验效果,从现在来看,还是很不理想,但却明显超过了传统的基于 Visual Phrases 的方法了。论文提出的模型仅利用了 relationships 的视觉外观信息和对应的语义信息,且是在单关系的假设下进行的,即默认每两个实例化后的 object 至多仅存在一种关系

  3. 缺点

    • 仅考虑了 relationships 之间的语义相关性,而忽略了内部的 objects 和 predicate 之间存在的语义关联性
    • 仅考虑了实体对之间至多仅存在一种关系的可能性,而忽略了可能存在多种关系这种情况
    • 未利用到空间位置信息

模型框架

在这里插入图片描述

  1. 两个模块

    1. Visual Appearance Module: 用于提取 the appearance of visual relationships,具体做法是先训练一个 VGG 识别并提取图片上的 objects 以及其视觉特征。待第一个 VGG 训练完后,就变成 untrainable,然后才开始训练另一个 VGG 用于提取 predicate 的视觉特征,即 object pair 所在区域的并集(union)。模型对应公式为:
      (1)V(R&lt;i,k,j&gt;,Θ∣&lt;O1,O2&gt;)=Pi(O1)(zkTCNN(O1,O2)+sk)Pj(O2)∈R V(R_{&lt;i,k,j&gt;}, \Theta | &lt;O_1,O_2&gt;) = P_i(O_1) (\mathbf{z}_k^T \text{CNN}(O_1,O_2) + s_k) P_j(O_2) \in R \tag{1} V(R<i,k,j>,Θ<O1,O2>)=Pi(O1)(zkTCNN(O1,O2)+sk)Pj(O2)R(1)
      其中 Θ∈RK×(d+1)\Theta \in R^{K×(d+1)}ΘRK×(d+1) 是要训练的参数集,其第 kkk 行表示第 kkk 个 predicate 所对应式中参数 { zk∈Rd,sk∈R}\{\mathbf{z}_k \in R^d, s_k \in R\}{ zkRd,skR}(zkT,sk)(\mathbf{z}_k^T, s_k)(zkT,sk) 为第 kkk 个 predicate 对应的视觉 embedding),其中 KKK 是 predicate的数量(该参数集属于第二个 VGG,在训练第二个 VGG 时,第一个 VGG 已经训练结束,变成 untrainable,所以公式(1)中并无第一个 VGG 所需的训练参数)。

视觉关系检测(Visual Relationship Detection, VRD)是计算机 vision 和图像理解中的一个重要研究方向,旨在识别图像中物体之间的语义关系。它不仅涉及目标检测,还进一步建模对象间的交互,如“人骑在马上”或“狗在跑”。该任务对于提升图像检索、场景图生成、视觉问答等应用具有重要意义。 ### 技术方法概述 #### 1. 基于区域提议的方法 早期的视觉关系检测模型通常基于区域提议方法,例如 Faster R-CNN 的变种。这些方法首先检测图像中的物体,然后通过分类器判断它们之间的关系。为了捕捉物体间的关系,一些工作引入了联合特征表示,将主语、谓词和宾语三元组统一建模。 #### 2. 图神经网络(GNN) 随着图结构在建模复杂关系中的优势显现,图神经网络被广泛应用于视觉关系检测中。通过构建对象之间的图结构,GNN 可以传播信息并增强每个节点(物体)的表示能力,从而更准确地预测关系。例如,Scene Graph Generation (SGG) 中常用 GNN 进行推理。 #### 3. 多任务学习与上下文建模 许多研究采用多任务学习框架,将物体检测、属性识别和关系预测结合在一起。此外,上下文建模也受到关注,包括全局图像上下文、局部区域上下文以及语言先验知识(如 Word Embedding),以提升关系预测的准确性。 #### 4. 注意力机制与 Transformer 近年来,注意力机制和 Vision Transformer 被引入到视觉关系检测中。这些方法利用自注意力机制捕捉长距离依赖关系,从而更好地建模复杂的视觉关系。例如,Relation Transformer Network (RTN) 显式建模对象间的两两关系,并通过注意力机制进行优化。 --- ### 经典研究论文推荐 以下是一些具有代表性的研究论文- **"Visual Relationship Detection with Language Priors"** (ECCV 2016)[^1] 提出了一种结合语言先验的视觉关系检测方法,利用外部语料库训练的语言模型来辅助关系预测。 - **"Scene Graph Generation by Iterative Message Passing"** (CVPR 2017)[^1] 引入图神经网络来迭代传播对象之间的信息,提升关系检测性能。 - **"Graphical Contrastive Loss for Scene Graph Generation"** (CVPR 2021) 提出一种对比损失函数用于图结构的学习,增强了关系判别能力。 - **"Relation Networks for Object Detection"** (CVPR 2018)[^1] 将关系模块嵌入到检测框架中,显式建模对象之间的相互作用。 - **"Knowledge-Embedded Routing Network for Scene Graph Generation"** (NeurIPS 2020)[^1] 利用知识图谱引导关系推理过程,提高语义一致性。 --- ### 应用领域 视觉关系检测技术广泛应用于以下方向: - **视觉问答(VQA)**:通过理解图像中对象之间的关系,增强对问题的理解能力。 - **图像检索与描述生成**:基于关系图可更精确地匹配图像内容。 - **机器人感知与导航**:帮助机器人理解环境中的交互关系。 - **增强现实(AR)与虚拟现实(VR)**:提升场景理解能力,实现更自然的交互体验。 --- ### 实现示例(PyTorch 伪代码) ```python import torch from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn from torch_geometric.nn import GCNConv class VisualRelationshipDetector(torch.nn.Module): def __init__(self, num_relations): super().__init__() self.backbone = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) self.gcn = GCNConv(1024, 512) self.relation_head = torch.nn.Linear(512 * 2, num_relations) def forward(self, images, boxes, edges): features = self.backbone(images)['roi_features'] graph_features = self.gcn(features, edges) relation_pairs = torch.cat([graph_features[edges[0]], graph_features[edges[1]]], dim=1) relations = self.relation_head(relation_pairs) return relations ``` ---
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