【摘 要】
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场景图在视觉理解中有着很重要的作用.现有的场景图生成方法对于主语、宾语以及主宾语间的视觉关系进行研究.但是,人类通过空间关系上下文、语义上下文和目标之间的互动信息
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,苏州大学应用技术学院,符号计算与知识工程教育部重点实验室（吉林大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773272,61272258,61301299);吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室项目(93K172016K08);江苏高校优势学科建设工程资助项目~~
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场景图在视觉理解中有着很重要的作用.现有的场景图生成方法对于主语、宾语以及主宾语间的视觉关系进行研究.但是,人类通过空间关系上下文、语义上下文和目标之间的互动信息来进行关系的理解和推理.为了获得更好的全局上下文表示,同时减少数据集偏差的影响,提出了一个新的场景图生成框架RSSQ(residual shuffle sequence model).该框架由目标解码、残差置乱和位置嵌入3部分构成.残差置乱模块由随机置乱和残差连接的双向LSTM的基本结构叠加而成,利用迭代方式实现随机打乱双向LSTM的隐藏状态以减
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