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Query-guided predicate decoupling and prototype approximation learning for scene graph generation
DOI:10.1016/j.eswa.2025.129525.png)
摘要
En 中文
• 本文从特征解耦和近似学习两个角度解决了长尾分布问题。
• 在特征层面,设计了一种解耦方法以分离实体和谓词表示。
• 利用同类谓词表示的相似性,以缓解分类决策层面的压力。
• 在多个数据集上的实验表明其性能具有竞争力,并有效缓解了预测偏差问题。
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
引用论文
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