論文の概要: Visual Commonsense Driven Knowledge Refinements for Scene Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06369v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 16:36:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.967206
• Title: Visual Commonsense Driven Knowledge Refinements for Scene Graph Generation
• Title（参考訳）: シーングラフ生成のためのビジュアルコモンセンス駆動の知識精製
• Authors: Maëlic Neau, Salim Baloch, Jakob Suchan, Zoe Falomir, Mehul Bhatt,
• Abstract要約: 学習駆動のシーングラフ生成(SGG)モデルは、頻繁な関係型に優れるが、アノテーションの間隔で著しく劣化する。 本稿では,コモンセンスの制約をトレーニングデータから抽出する,モデルに依存しない意味誘導型知識洗練フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2903206650378327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning-driven Scene Graph Generation (SGG) models excel on frequent relation types but degrade sharply under annotation sparsity, failing to capture reliable visual commonsense knowledge. We propose a model-agnostic, semantically-guided knowledge refinement framework that systematically mines commonsense-grounded constraints from training data - capturing spatial, functional, and qualitative relational regularities - and uses general declarative commonsense reasoning to correct and refine ranked SGG predictions at inference time. The framework requires no manual rule authoring, no model retraining, and transfers across datasets and architectures. On three standard benchmarks, we obtain consistent improvements over strong baselines, demonstrating that structured visual commonsense reasoning over deep scene semantics is a practical and effective complement to purely learning-based scene graph generation.
• Abstract（参考訳）: 学習駆動SGG(Learning-driven Scene Graph Generation)モデルは、頻繁な関係型に優れるが、アノテーションのスパーシリティの下で急激に低下し、信頼できるビジュアルコモンセンスの知識を捉えられなかった。 本研究では,空間的,機能的,質的な関係の正則性を捉える訓練データから,コモンセンスに基づく制約を体系的に抽出する,モデルに依存しない意味誘導型知識改善フレームワークを提案し,推論時にランク付けされたSGG予測を補正・洗練するために一般的な宣言的コモンセンス推論を用いる。 このフレームワークは、手動のルールオーサリング、モデルの再トレーニング、データセットとアーキテクチャ間の転送を必要としない。 3つの標準ベンチマークにおいて、強いベースラインよりも一貫した改善が得られ、深いシーンセマンティクスよりも構造化されたビジュアルコモンセンス推論が純粋に学習に基づくシーングラフ生成の実践的かつ効果的な補完であることを示す。

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