RaRe：用思维链推理提升场景图关系识别
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RaRe：用思维链推理提升场景图关系识别
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AI 综述
Jiawei Xiao 等作者提出推理感知关系表示学习框架 RaRe，将多模态大模型生成的思维链推理依据转化为结构化关系嵌入，以提升不同关系之间的可区分性。该框架先用自监督对比学习把推理依据嵌入与文本化关系描述对齐，再用面向特异性的强化学习目标改进推理依据生成。 在 VG150 和 PSG 数据集上，RaRe 相比现有基线提升了类别均衡识别效果；但作者指出，学习带来的额外增益因数据集和候选框设置而异。
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最新进展11月11日 13:00
RaRe：面向开放词汇场景图生成的推理感知关系表示学习框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AIRaRe：面向开放词汇场景图生成的推理感知关系表示学习框架
RaRe 将 MLLM 生成的思维链（CoT）推理依据转化为结构化关系嵌入，直接优化推理依据衍生的表示空间以提升关系间可区分性。该框架先用自监督对比学习将推理依据嵌入与文本化关系描述对齐，再用面向特异性的强化学习目标改进推理依据生成。在 VG150 和 PSG 上，RaRe 相比现有基线提升了类别均衡识别效果，但学习带来的额外增益因数据集和候选框设置而异。
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