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Robo-SGG: Achieving Robust Scene Graph Generation through Layout-Guided Normalization and Restoration
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新方法Robo-SGG，通过布局嵌入编码器（LEE）提升受损图像的场景图生成效果，显著提高生成性能，对该领域具有重要影响。
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关键要点
- 提出了一种新方法Robo-SGG，旨在解决鲁棒场景图生成中的干扰图像问题。
- 通过利用布局信息增强现有场景图生成方法在受损图像上的效果。
- 提出布局嵌入编码器（LEE）来丰富对象和谓词的特征。
- 显著提高了生成性能，对场景图生成领域具有重要影响。
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