ReLIC-SGG：用关系格补全缓解场景图标注缺失

开放词汇场景图生成（SGG）旨在使用超出固定谓词集的灵活关系短语来描述视觉场景。现有方法通常将带注释的三元组视为正例，将所有未注释的对象对关系视为负例。然而，场景图注释本质上是不完整的：缺少许多有效的关系，并且可以以不同的粒度描述相同的交互，例如 \textit{on}、\textit{stand on}、\textit{resting on} 和 \textit{supported by}。由于关系空间更大，这个问题在开放词汇 SGG 中变得更加严重。我们提出 \textbf{ReLIC-SGG}，一个关系不完整性感知框架，它将未注释​​的关系视为潜在变量而不是明确的负例。 ReLIC-SGG 构建了一个语义关系格来对开放词汇谓词之间的相似性、蕴涵和矛盾进行建模，并使用它从视觉语言兼容性、图结构上下文和语义一致性中推断缺失的正关系。正例—未标注图学习目标进一步减少了假负监督，而格引导解码则产生紧凑且语义一致的场景图。在传统、开放词汇和全景 SGG 基准上的实验表明，ReLIC-SGG 提高了罕见和未见过的谓词识别，并更好地恢复丢失的关系。