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基于图的社交关系推理

Wanhua Li Yueqi Duan Jiwen Lu Jianjiang Feng Jie Zhou

摘要

人类本质上是社会性的——我们通常以与其他人的关系来组织我们的社交生活。从图像中理解社会关系对于智能系统(如社交聊天机器人和个人助手)具有巨大的潜力。本文提出了一种名为图关系推理网络(Graph Relational Reasoning Network, GR2N)的更简单、更快捷且更准确的方法,用于社会关系识别。与现有方法独立处理图像中的所有社会关系不同,我们的方法通过构建社会关系图来联合推断这些关系。此外,所提出的GR2N构建了多个虚拟关系图,以明确捕捉不同类型社会关系之间的强逻辑约束。实验结果表明,我们的方法生成了一个合理且一致的社会关系图,并在准确性和效率方面提升了性能。


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