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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 399 - 410 (0page)
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Detecting visual relationships in an image is important in an image understanding task. It enables higher image understanding tasks, that is, predicting the next scene and understanding what occurs in an image. A visual relationship comprises of a subject, a predicate, and an object, and is related to visual, language, and spatial cues. The predicate explains the relationship between the subject and object and can be categorized into different categories such as prepositions and verbs. A large visual gap exists although the visual relationship is included in the same predicate. This study improves upon a previous study (that uses language cues using two losses) and a spatial cue (that only includes individual information) by adding relative information on the subject and object of the extant study. The architectural limitation is demonstrated and is overcome to detect all zero‐shot visual relationships. A new problem is discovered, and an explanation of how it decreases performance is provided. The experiment is conducted on the VRD and VG datasets and a significant improvement over previous results is obtained.
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K. Simonyan / 2014 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / CoRR abs/1409.1556
H. Kaiming / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proc. IEEE Conf. Comput. Vision Pattern Recogn :770~778
G. Ross / 2016 / Region-based convolutional networks for accurate object detection and segmentation / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 38(1):142~158
R. Girshick / 2015 / Fast R-CNN / Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vision :1440~1448
S. Ren / 2015 / Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks / Adv. Neural Inf. Process. Syst :91~99
H. Kaiming / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proc. IEEE Conf. Comput. Vision Pattern Recogn :770~778
G. Ross / 2016 / Region-based convolutional networks for accurate object detection and segmentation / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 38(1):142~158
R. Girshick / 2015 / Fast R-CNN / Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vision :1440~1448
S. Ren / 2015 / Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks / Adv. Neural Inf. Process. Syst :91~99
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