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ReCon1M: 一个大规模用于远程感知图像关系理解的基准数据集
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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
RepSGG是一种新型架构，用于生成场景图。它使用查询和键来表示实体和目标，并通过最大注意力权重表示它们之间的关系。通过仿射变换，RepSGG鼓励平衡性能。实验结果显示，RepSGG在Visual Genome和Open Images V6数据集上具有先进的性能和快速推理速度。
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关键要点
- RepSGG是一种新型架构，用于生成场景图。
- 实体表示为查询，目标表示为键，关系通过最大注意力权重表示。
- RepSGG在特征提取方面具有更细粒度和灵活的表达能力。
- 通过仿射变换策略，鼓励主导类和稀有类之间的性能平衡。
- 实验结果显示，RepSGG在Visual Genome和Open Images V6数据集上具有先进或可比较的性能。
- RepSGG具有快速的推理速度，证明了其有效性和高效性。
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