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摘要：本发明公开了一种基于两阶段因果建模的无偏场景图生成方法，将长尾分布和语义混淆作为结构因果模型的混杂因素，然后将因果干预分为两个阶段。第一阶段是因果表示学习，使用一种总体损失来干预语义混淆混杂因素。第二阶段引入自适应logit调整以消除长尾分布混杂因素，以完成因果校准学习。这两个阶段都是模型不可知的，因此可以用于任何寻求无偏预测的场景图生成模型。在流行的场景图生成骨干和基准测试中进行的全面实验表明，本发明方法在平均召回率方面可以达到优于现有技术的性能。
主权项：1.一种无偏场景图生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用视觉三元组标注图片数据集，其中，分别表示两个物体的分类，分别表示两个物体的包围框，ND为样本的观测数据个数，是样本中的Ni个关系，其中Ni是样本中关系的数量，K是观测数据中关系类别的数量；S2、从标注后的图片数据集的观测数据中提取关系种群；S3、利用所述关系种群训练机器学习模型；S4、从所述观测数据和训练后的模型中提取调节参数；S5、利用所述调节参数调节模型输出，生成无偏场景图。
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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于两阶段因果建模的无偏场景图生成方法
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