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视觉关系变换器用于无偏场景图生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了VETO，一种用于生成场景图的视觉关系变换器。它采用新颖的实体关系编码器和互斥专家学习策略，能够捕捉实体的局部线索并消除偏见。实验结果显示，VETO + MEET的预测性能比现有技术高出47个百分点，且尺寸缩小了10倍。
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关键要点
- VETO是一种用于生成场景图的视觉关系变换器。
- VETO采用新颖的实体关系编码器，能够捕捉实体的局部线索。
- 引入了名为MEET的互斥专家学习策略，以消除偏见。
- 实验结果显示，VETO + MEET的预测性能比现有技术高出47个百分点。
- VETO的尺寸缩小了10倍。
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