论文阅读：Graph R-CNN for Scene Graph Generation

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#scene understanding

本文深入探讨Graph R-CNN在场景理解中的作用，通过RePN（Relationship Proposal Network）减少计算量，采用邻接矩阵表示物体间关系，并结合注意力机制的GCN更新节点特征。同时，提出了新的性能评估指标SGGen+，强调了物体类别对关系预测的影响。

Graph R-CNN(ECCV2018)

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  如果遍历所有可能的关系对进行计算的话，计算量比较大，因此paper从faster R-CNN的RPN得到灵感，提出RePN，虽然之前就有一个叫RelPN的东西。实际上就是输入所有proposal的特征组成的矩阵，输出一个邻接矩阵，行列数为proposal的个数，矩阵的每个元素位于[0,1]之间，表示对应的两个proposal有关系的confidence。
  paper提出的方法一共3步：object node extraction；relationship edge pruning；graph context integration:
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  paper采用了类似kernel的技巧来实现RePN:

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Kivee123
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论文阅读：Graph R-CNN for Scene Graph Generation(ECCV18)
qq_40349484的博客
09-15 652
Graph R-CNN模型分为四个部分： （1）目标检测，得到可能包含目标的proposals （2）RePN(Relational Proposal Network)：关系proposal网络。 这个网络的作用是对复杂度为O(n)的物体对数量进行稀疏化，即剪枝。（如果目标检测网络检测出有n个proposal，那么所有可能的物体对就是n*(n-1)，即复杂度为O(n)） RePN计算的是任意一对物体的相关度，pi的意思是第i个结点（物体）的物体分类概率，上标o是object的意思。 φ和ψ是映射函数（两层.
论文阅读-场景图谱-图谱生成-Graph R-CNN for Scene Graph Generation
古承风的博客
01-13 1273
文章目录摘要引言 Yang J, Lu J, Lee S等. Graph R-CNN for Scene Graph Generation[J]. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2018, 11205 LNCS: 690–706. 摘要 一种新的场景图谱生成模型Gra
读书笔记24：Graph R-CNN for Scene Graph Generation
b224618的博客
09-11 5668
https://arxiv.org/pdf/1808.00191.pdf 本文摘要没有介绍背景及他人方法，而是开门见山，指出本文提出了一个新的scene generation model，叫做graph R-CNN。接着介绍这个模型的特点是能够既能高效的检测到图片中的物体，又能有效的抓取物体之间的关系。本文模型包括一个Relation proposal network（RePN）,能够高效的解决...
场景图生成论文阅读笔记 之 Graph R-CNN for Scene Graph Generation
流觞时光
07-19 1644
2018 ECCV 《Graph R-CNN for Scene Graph Generation》 比较早使用图网络进行场景图生成的论文，对后续工作具有一定的启发性，在这做一记录 文章目录《Graph R-CNN for Scene Graph Generation》针对问题文章创新点模型结构① Object Proposal② Relation Proposal Network③ Attentional GCN实验结果 针对问题 很多工作中预测关系时都是密集关系的方式（目标与其它每个目标之间都存在关系）
graph-rcnn.pytorch：我们的ECCV 2018论文“用于场景图生成的Graph R-CNN”和其他论文的Pytorch代码
02-22
graph-rcnn.pytorch 我们的ECCV 2018论文Pytorch代码 介绍 该项目是一组基于Pytorch 1.0的重新实现的代表性场景图生成模型，包括： 我们自己的 。 ECCV 2018。 Xu等人。 CVPR 2017 ，Li等。 ICCV 2017 ，Zellers等。 CVPR 2018 ，Zhang等，CVPR 2019 我们的重新实现基于以下存储库： 为什么我们需要这个存储库？ 将所有这些代表性方法收集到一个回购中的目的是在相同设置下跨不同方法建立更公平的比较。 您可能会在最近的文献中注意到，IMP，MSDN，Graph R-CNN和神经母题的报告数量通常令人困惑，尤其是由于IMP样式方法（前三种）和神经母题风格的方法（神经母题）之间存在较大差距纸和其他基于它的变体） 。 我们希望该仓库可以为各种场景图生成方法建立良好的基准，并为研究界做出贡献
22-CVPR-Structured Sparse R-CNN for Direct Scene Graph Generation 学习笔记
weixin_43508459的博客
08-12 1103
事件A的odds：事件A出现的次数和非A事件出现的次数之比事件A的概率：事件A出现的次数和所有事件出现的次数之比因此对于一个事件，当概率P从0.01-0.99进行变化的时候，概率P的变化范围是[0-1]，而odds的变化范围是。
Knowledge-Embedded Routing Network for Scene Graph Generation.pdf
08-09
To understand a scene in depth not only involves locating/recognizing individual objects, but also requires to infer the relationships and interactions among them. However, sincethedistributionofreal-worldrelationshipsisseriously unbalanced, existing methods perform quite poorly forthelessfrequentrelationships. Inthiswork,wefindthat the statistical correlations between object pairs and their relationships can effectively regularize semantic space and make prediction less ambiguous, and thus well address the unbalanced distribution issue. To achieve this, we incorporate these statistical correlations into deep neural networks to facilitate scene graph generation by developing a Knowledge-Embedded Routing Network. More specifically, weshowthatthestatisticalcorrelationsbetweenobjectsappearing in images and their relationships, can be explicitly representedbyastructuredknowledgegraph,andarouting mechanism is learned to propagate messages through the graph to explore their interactions. Extensive experiments on the large-scale Visual Genome dataset demonstrate the superiority of the proposed method over current state-ofthe-art competitors.
Scene Graph Generation by Iterative Message Passing
sunshine__0411的博客
09-27 737
未完。。 理解视觉场景不仅仅是孤立地识别单个物体。对象之间的关系也含有关于场景的丰富语义信息。在本文中，我们使用场景图显式地建模了对象及其关系，场景图是图像的可视化图形结构。我们提出了一种新的端到端模型，该模型从输入图像生成所需的结构化场景表示。该模型使用标准RNN解决场景图推理问题，并通过消息传递学习迭代改进其预测能力。我们的联合推理模型可以利用上下文线索来更好地预测对象及其关系。 实验表...
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Kivee的博客
09-13 3536
Iterative Message Passing(CVPR2017) 文章   问题是最开始的graph怎么得到？代码里还是用的full-connected graph作为初始化。   本方法中，如果有C种关系，那么网络中是C+1个关系的概率，多的一个代表none-relation，物体类别也一样，多出来一类代表background。   代码里，先将所有可能的relation都列出...
论文阅读：Scene Graph Generation by Iterative Message Passing(CVPR17)
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09-10 535
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Python-通过迭代消息传递的场景图生成
08-10
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通过迭代消息传递生成场景图Scene Graph Generation by Iterative Message Passing（2017）
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Scene Graph Generation by Iterative Message Passing摘要：介绍：相关工作场景理解和关系表示视觉场景表示图推理：场景图的生成问题公式化利用RNN来进行推理 大致翻译，有时间再整理一下 摘要： 理解视觉场景不仅仅是孤立地识别单个对象。对象之间的关系也构成了丰富的场景语义信息。论文中使用场景图(一种基于图像的可视化图形结构)显式地对对象及其关系建模。提出...
Scene Graph Generation by Iterative Message Passing解读
Sundrops的专栏
07-09 7124
lifeifei老师团队在发布了Visual Genome数据集后，又在Scene Graph Generation做的新的创新 关于Scene Graph Generation就不再赘述，在上一篇neural motif介绍过，neural motif比这篇晚一些，效果也好一些 Image to Scene Graph现状 Lu et al: Visual Rel...
[Scene Graph] Scene Graph Generation by Iterative Message Passing 论文解读
风中摇曳的小萝卜 的博客
09-17 831
Scene Graph Generation by Iterative Message Passing (CVPR 2017) 论文解读 简介 这篇文章在解决scene graph generation这个问题中更加偏向环境全局的上下文信息对于物体标签和关系预测带来的提升。为了获取和利用上下文信息，文章采用RNN-based的网络模型进行图推理。为了简化计算过程和提高计算效率，作者采用GRU（Ga...
text to image（八）:《Image Generation from Scene Graphs》
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最近在翻阅文本生成图像的相关工作，目前比较新的有突破性的工作是李飞飞工作团队18年cvpr发表的《Image Generation from Scene Graphs》 。        论文地址：https://arxiv.org/abs/1804.01622        源码地址： https://github.com/google/sg2im        这篇主要就是介绍该论文的工...
Graph R-CNN 使用指南
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Graph R-CNN 使用指南 欢迎来到 Graph R-CNN 的实践教程！本指南旨在帮助您快速了解并运行这个基于PyTorch实现的场景图生成项目。Graph R-CNN 是用于场景图生成的一种创新方法，首次发表于 ECCV 2018。本指南将分为三个主要部分：项目目录结构、启动文件简介以及配置文件解析。 1. 目录结构及介绍 本项目遵循了清晰的目录组织原则，便于开发者理解和定制： con...
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Scene Graph Neural Motifs: Scene Graph Parsing with Global Context 开山经典之作。 motif指场景图中重复出现的子结构。引入relation priors（主语和宾语确定，relation很容易确定，并且类似的motif会大量出现）后，直接通过统计的方法，不需要图片信息就能得到较高的准确率。 文中的方法先将图片做proposal...
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