一种基于自适应聚类学习的视觉关系检测方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应聚类学习的视觉关系检测方法，包括：从输入图像中检测视觉实体并通过上下文信息传递机制识别视觉实体，获得视觉实体上下文表征；将成对视觉实体上下文表征统一低维嵌入联合子空间中，获取视觉关系共享表示特征；将成对视觉实体上下文表征分别低维嵌入多个不同聚类子空间中，获取多个初步视觉关系增强表示特征；通过聚类驱动的注意力机制对不同聚类子空间的多个初步视觉关系增强表示特征进行正则化；将视觉关系共享表示特征，正则化后的视觉关系增强表示特征与视觉关系谓词类别标签的先验条件分布融合，对视觉关系谓词进行综合关系推理。本发明通过潜在关联挖掘对不同子类的视觉关系进行细粒度识别，提高了视觉关系检测的精度。