論文の概要: Modeling Scientific Experiment Scenes: Dataset and Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02892v1
• Date: Mon, 03 Aug 2026 21:20:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 15:30:22.94935
• Title: Modeling Scientific Experiment Scenes: Dataset and Model
• Title（参考訳）: 科学実験シーンのモデリング:データセットとモデル
• Authors: Minghao Zou, Qingtian Zeng, Shangkun Liu, Cong Liu, Paul L. Rosin, Guanghui Yue, Jun Liu, Wei Zhou,
• Abstract要約: 物理実験シーンのための最初のScene Graph GenerationデータセットであるPhysSceneを紹介した。 PhysSceneはSGGの2つの重要なアルゴリズム的課題を明らかにしている。 オープン語彙SGGのモデルであるCross-Modal Dual-Path Generator (CM-DPG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.54149729801777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Scene Graph Generation (SGG) is fundamental to structured visual understanding, yet existing benchmarks focus mainly on daily life images and overlook scientific experiment scenes with specialized instruments, task-specific experimental semantics, and dense, fine-grained physical relations. These scenes are increasingly important for automated experimental analysis and smart education. To bridge this gap, we introduce PhysScene, the first SGG dataset for physical experiment scenes, providing densely annotated scene graphs and benchmarks under multiple supervision and protocol settings. PhysScene further exposes two key algorithmic challenges for SGG: pronounced long-tail relational predicate distributions and a substantial visual-textual semantic gap. To address these challenges, we propose the Cross-Modal Dual-Path Generator (CM-DPG), a model for robust open-vocabulary SGG. The model enhances object-level semantic representations through joint visual-textual encoding and improves relational reasoning using complementary visual and geometric cues. We also incorporate relation-aware pre-training, caption-derived pseudo-supervision, and adaptive weighting to support balanced learning across head and tail predicates. Extensive experiments on PhysScene and VG150 show that CM-DPG achieves competitive performance across multiple evaluation settings, with ablation studies validating the contribution of each component. The dataset and code are publicly available at https://github.com/ZMH-SDUST/CM-DPG.
• Abstract（参考訳）: シーングラフ生成(SGG)は、構造化された視覚的理解の基礎であるが、既存のベンチマークは、主に日常生活のイメージに焦点を当て、特殊な機器、タスク固有の実験意味論、密密できめ細かな物理的関係を持つ科学実験シーンを見渡す。 これらのシーンは、自動実験分析とスマート教育にとってますます重要になっている。 このギャップを埋めるために、物理実験シーンのための最初のSGGデータセットであるPhysSceneを導入し、複数の監視とプロトコル設定の下で、濃密に注釈付けされたシーングラフとベンチマークを提供する。 PhysSceneはさらに、SGGの2つの重要なアルゴリズム的課題を明らかにしている。 これらの課題に対処するために、オープン語彙SGGの頑健なモデルであるCross-Modal Dual-Path Generator (CM-DPG)を提案する。 このモデルは、共同視覚テキスト符号化によるオブジェクトレベルの意味表現を強化し、相補的な視覚的および幾何学的手がかりを用いた関係推論を改善する。 また、頭と尾の述語間のバランス学習を支援するために、関係認識事前学習、キャプション由来の擬似スーパービジョン、適応重み付けも取り入れた。 PhysScene と VG150 の大規模な実験により,CM-DPG は複数の評価条件で競合性能を達成し,各成分の寄与を検証した。 データセットとコードはhttps://github.com/ZMH-SDUST/CM-DPGで公開されている。

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