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STUPD: 用于空间和时间关系推理的合成数据集
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种使用弱监督判别式聚类模型从仅具有图像级标签的数据中学习关系的新建模视觉关系方法，并在新引入的 UnRel 数据集上验证了该方法的有效性。实验结果表明，该模型在视觉关系数据集上取得了显著的提高。
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关键要点
- 介绍了一种新的建模视觉关系方法。
- 设计了强大而灵活的视觉特征。
- 提出了一种弱监督判别式聚类模型。
- 该模型从仅具有图像级标签的数据中学习关系。
- 引入了一个新的具有挑战性的数据集（UnRel）和详尽的注释。
- 用于评估视觉关系检索的准备工作。
- 实验结果表明，该模型在视觉关系数据集上取得了显著的提高。
- 在新引入的 UnRel 数据集上验证了观察结果的有效性。
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