GPT4SGG: Synthesizing Scene Graphs from Holistic and Region-specific Narratives

📄 arXiv: 2312.04314v2 📥 PDF

作者: Zuyao Chen, Jinlin Wu, Zhen Lei, Zhaoxiang Zhang, Changwen Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-07 (更新: 2024-06-02)

💡 一句话要点

GPT4SGG：利用整体和区域叙述合成场景图，提升SGG模型性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 场景图生成 大型语言模型 视觉-语言对齐 自然语言描述 关系推理

📋 核心要点

  1. 现有SGG模型依赖语言解析器，难以从图像描述中提取准确关系，且视觉-语言对齐存在歧义。
  2. GPT4SGG将图像分解为区域，生成局部和全局叙述，利用LLM进行关系推理，合成场景图。
  3. 实验表明，GPT4SGG显著提升了SGG模型在图像描述数据上的性能，有效缓解了歧义和长尾问题。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为GPT4SGG的新框架，旨在解决利用自然语言描述训练场景图生成（SGG）模型时面临的挑战。这些挑战包括：基于语言表示的场景图解析器难以从描述数据中提取有意义的关系三元组；未定位对象的三元组在视觉-语言对齐中存在歧义；描述数据通常稀疏且偏向于图像内容的部分观察。GPT4SGG采用分而治之的策略，将复杂场景分解为多个简单区域，从而生成一组特定于区域的叙述。结合这些区域叙述（局部观察）和图像的整体叙述（全局观察），利用大型语言模型（LLM）进行关系推理，合成准确而全面的场景图。实验结果表明，GPT4SGG显著提高了在图像-描述数据上训练的SGG模型的性能，有效处理了歧义问题和长尾偏差，生成了更准确和全面的场景图。

🔬 方法详解

问题定义：现有的场景图生成（SGG）模型在利用自然语言描述进行训练时，面临三个主要问题：一是传统的基于语言表示的场景图解析器难以从描述数据中提取有意义的关系三元组；二是解析出的三元组中未定位的对象在视觉-语言对齐时会遇到歧义问题；三是描述数据通常是稀疏的，并且偏向于图像内容的部分观察，导致模型学习到的场景图不完整。

核心思路：GPT4SGG的核心思路是采用“分而治之”的策略。它将一个复杂的场景分解成多个简单的区域，并为每个区域生成特定的叙述。同时，保留对整个图像的整体叙述。通过结合局部区域叙述和全局整体叙述，利用大型语言模型（LLM）进行关系推理，从而合成更准确和全面的场景图。这种方法旨在减少视觉-语言对齐的歧义，并弥补描述数据的稀疏性和偏差。

技术框架：GPT4SGG框架主要包含以下几个阶段：1) 图像区域划分：将输入图像分割成多个区域。2) 区域叙述生成：为每个区域生成特定的自然语言描述。3) 整体叙述获取：获取对整个图像的全局自然语言描述。4) LLM关系推理：将区域叙述和整体叙述输入到大型语言模型中，利用LLM进行关系推理，生成场景图。5) 场景图融合：将从不同区域叙述中推理出的场景图进行融合，得到最终的场景图。

关键创新：GPT4SGG的关键创新在于利用大型语言模型（LLM）进行关系推理，并结合局部区域叙述和全局整体叙述。与传统的基于语言解析器的SGG方法不同，GPT4SGG避免了对复杂语言结构的依赖，而是利用LLM强大的语义理解和推理能力，直接从自然语言描述中提取关系。此外，通过结合局部和全局叙述，GPT4SGG能够更全面地捕捉图像中的信息，从而生成更准确的场景图。

关键设计：GPT4SGG的关键设计包括：1) 区域划分策略：选择合适的图像分割算法，将图像划分成有意义的区域。2) 叙述生成方法：采用合适的自然语言生成模型，为每个区域生成准确且简洁的描述。3) LLM选择与微调：选择合适的LLM，并根据SGG任务进行微调，以提高关系推理的准确性。4) 场景图融合策略：设计有效的场景图融合算法，将从不同叙述中推理出的场景图进行合并，消除冗余信息，并补充缺失信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT4SGG显著提高了SGG模型在图像-描述数据上的性能。具体而言，GPT4SGG在常用的SGG数据集上取得了显著的性能提升，尤其是在处理长尾关系和歧义对象方面。与基线方法相比，GPT4SGG能够生成更准确和全面的场景图，从而提高了下游任务的性能。

🎯 应用场景

GPT4SGG在多个领域具有潜在的应用价值，包括图像检索、视觉问答、机器人导航和自动驾驶等。通过生成准确的场景图，GPT4SGG可以帮助机器更好地理解图像内容，从而提高相关任务的性能。未来，GPT4SGG可以进一步扩展到视频场景图生成，为视频理解和分析提供更强大的支持。

📄 摘要（原文）

Training Scene Graph Generation (SGG) models with natural language captions has become increasingly popular due to the abundant, cost-effective, and open-world generalization supervision signals that natural language offers. However, such unstructured caption data and its processing pose significant challenges in learning accurate and comprehensive scene graphs. The challenges can be summarized as three aspects: 1) traditional scene graph parsers based on linguistic representation often fail to extract meaningful relationship triplets from caption data. 2) grounding unlocalized objects of parsed triplets will meet ambiguity issues in visual-language alignment. 3) caption data typically are sparse and exhibit bias to partial observations of image content. Aiming to address these problems, we propose a divide-and-conquer strategy with a novel framework named \textit{GPT4SGG}, to obtain more accurate and comprehensive scene graph signals. This framework decomposes a complex scene into a bunch of simple regions, resulting in a set of region-specific narratives. With these region-specific narratives (partial observations) and a holistic narrative (global observation) for an image, a large language model (LLM) performs the relationship reasoning to synthesize an accurate and comprehensive scene graph. Experimental results demonstrate \textit{GPT4SGG} significantly improves the performance of SGG models trained on image-caption data, in which the ambiguity issue and long-tail bias have been well-handled with more accurate and comprehensive scene graphs.