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近日，信也科技攜手浙江大學(xué)合作的論文《Compositional Feature Augmentation for Unbiased Scene Graph Generation》成功獲得世界三大頂尖視覺會議之一ICCV 2023收錄。該論文首次提出了一種組合特征增強方法（Compositional Feature Augmentation，CFA），可以實現(xiàn)無偏的場景圖生成，可用于視覺問答、圖片檢索、圖片生成等大量下游任務(wù)，在推薦、搜索、安防與風(fēng)險反欺詐等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用空間。

ICCV即國際計算機視覺大會（IEEE International Conference on Computer Vision），創(chuàng)辦于1987年，由美國電氣和電子工程師學(xué)會（IEEE）主辦，被中國計算機學(xué)會（CCF）推薦為人工智能領(lǐng)域A類會議，其論文集代表了計算機視覺領(lǐng)域最新的發(fā)展方向和水平。ICCV 2023將于2023年10月2日至6日在法國巴黎舉辦，本屆會議共收到投稿8060篇，接收2160篇，接收率約為26.8%。

場景圖通常用于描述圖片中的物體、物體屬性和物體關(guān)系，對于理解圖片語義信息和控制生成圖片邏輯具有重要作用。然而，在不同的圖片數(shù)據(jù)中，物體之間的視覺關(guān)系出現(xiàn)的頻度差異巨大，具有顯著的長尾特征。這給場景圖生成的準(zhǔn)確性帶來了挑戰(zhàn)，尤其是帶有低頻長尾關(guān)系的場景圖。

左側(cè)為圖片，右圖為相對應(yīng)的場景圖

為了克服這一難題，實現(xiàn)無偏的場景圖生成，該論文提出的CFA方法，提供了一個高效且具有創(chuàng)新性的組合學(xué)習(xí)框架，可以豐富長尾關(guān)系的特征空間，從而實現(xiàn)無偏的場景圖生成。而不僅僅像傳統(tǒng)的“再平衡”方法，只是增加已有樣本的權(quán)重。同時，CFA方法與模型無關(guān)，僅在數(shù)據(jù)層面進行增強，因此具有廣泛的適用性。

該圖展示了兩個進行特征豐富的獨立模塊的原理，分別基于物體的內(nèi)在特征和物體之間的上下文關(guān)聯(lián)，提高了場景圖生成的準(zhǔn)確性。

此次與浙江大學(xué)合作的論文，是信也科技在人工智能視覺知識化領(lǐng)域取得的重要突破。信也科技連續(xù)5年與浙江大學(xué)共建“浙江大學(xué)-信也科技人工智能聯(lián)合研發(fā)中心”，持續(xù)、多角度布局人工智能前沿科研領(lǐng)域，打造產(chǎn)學(xué)研融合通道，實現(xiàn)技術(shù)、人才與高校研究之間的有效聯(lián)動。

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