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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제16권 제6호
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 1,250 - 1,260 (11page)
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This study proposes a novel deep neural network model that can accurately detect objects and their relationshipsin an image and represent them as a scene graph. The proposed model utilizes several multimodal features,including linguistic features and visual context features, to accurately detect objects and relationships. Inaddition, in the proposed model, context features are embedded using graph neural networks to depict thedependencies between two related objects in the context feature vector. This study demonstrates theeffectiveness of the proposed model through comparative experiments using the Visual Genome benchmarkdataset.
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Y. Li / 2017 / Scene graph generation from objects, phrases and region captions / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision :1261~1270
J. Yang / 2018 / Graph R-CNN for scene graph generation / Proceedings of the 15th European Conference on Computer Vision(ECCV) :670~685
W. Liao / 2019 / Natural language guided visual relationship detection / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops :444~453
R. Krishna / 2017 / Visual Genome : connecting language and vision using crowdsourced dense image annotations / International Journal Of Computer Vision 123(1):32~73
B. Dai / 2017 / Detecting visual relationships with deep relational networks / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :3076~3086
J. Yang / 2018 / Graph R-CNN for scene graph generation / Proceedings of the 15th European Conference on Computer Vision(ECCV) :670~685
W. Liao / 2019 / Natural language guided visual relationship detection / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops :444~453
R. Krishna / 2017 / Visual Genome : connecting language and vision using crowdsourced dense image annotations / International Journal Of Computer Vision 123(1):32~73
B. Dai / 2017 / Detecting visual relationships with deep relational networks / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :3076~3086
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