Peer Learning Approach to Unbiased Scene Graph Generation for Traffic Scene Understanding
Notice bibliographique
Résumé
The biased scene graph generation problem arises from the inherent long-tailed distributions of predicates, which are challenging to handle effectively with a single network. In this paper, we introduce a novel framework called peer learning, designed to address the issue of unbiased scene graph generation (USGG) through a divide-and-vote approach. To address the long-tailed problem, our framework operates in three steps. Firstly, we partition the heavily long-tailed distribution into subsets of more balanced sub-distribution groups, including head, body, and tail classes with a predicate sampling module. Next, we establish a peer network consisting of multiple peers, where each peer receives a combination of sub-distributions. This division enables peers to focus on different aspects of the scene graph generation task. Then, a novel peer learning loss function is introduced to cultivate the learning process among peer networks. Lastly, we employ the voting strategies for making final predictions within the peer network, boosting the influence of the majority’s opinion while downplaying the minority’s perspective. To illustrate the applicability of the proposed framework in intelligent transportation systems (ITSs), we further conduct qualitative evaluations on traffic scene understanding tasks. The results demonstrate that peer learning markedly enhances the reliability of interpreting complex traffic scenarios. Experimental results on the Visual Genome and Open Images V6 datasets further verify the effectiveness of our proposed model. These results highlight that the peer learning framework is well-suited for addressing the challenges of unbiased scene graph generation, offering practical benefits for ITS applications such as traffic analysis and monitoring. The code is available at: PL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».