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申请/专利权人：山东大学;山东国数发展股份有限公司
摘要：本发明公开了基于数据重采样和概率先验知识的场景图生成方法及系统，方法包括：在第一和第二图神经网络之间建立连接边，将场景实体节点与常识实体节点连接起来，将场景谓词节点与常识谓词节点连接起来；通过图神经网络之间的消息传递，更新场景谓词节点与常识谓词节点的连接边，更新第一图神经网络中场景谓词节点与第二图神经网络中常识谓词节点之间的相似性，根据第一图神经网络中场景谓词节点与第二图神经网络中常识谓词节点之间的相似性，对第一图神经网络的场景实体节点之间的关系进行预测，得到优化后的第一图神经网络；根据优化后的第一图神经网络，获取对应的三元组数据；基于三元组数据，生成待处理图像对应的场景图。
主权项：1.基于数据重采样和概率先验知识的场景图生成方法，其特征是，包括：获取待处理图像；将待处理图像，输入到训练后的场景图生成网络中，得到生成的场景图；所述场景图，包括：场景实体以及场景实体之间的关系；其中，训练后的场景图生成网络，用于：对待处理图像进行目标检测，得到第一组实体目标；基于第一组实体目标，构建出第一图神经网络；第一图神经网络包括：场景实体节点和场景谓词节点；从常识数据库中提取实体，得到第二组实体目标；基于第二组实体目标，构建出第二图神经网络；第二图神经网络包括：常识实体节点和常识谓词节点；在第一图神经网络和第二图神经网络之间建立连接边，将场景实体节点与常识实体节点连接起来，将场景谓词节点与常识谓词节点连接起来；通过图神经网络之间的消息传递，更新场景谓词节点与常识谓词节点的连接边，更新第一图神经网络中场景谓词节点与第二图神经网络中常识谓词节点之间的相似性，根据第一图神经网络中场景谓词节点与第二图神经网络中常识谓词节点之间的相似性，对第一图神经网络的场景实体节点之间的关系进行预测，得到优化后的第一图神经网络；根据优化后的第一图神经网络，获取对应的三元组数据；基于所述三元组数据，生成待处理图像对应的场景图。
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百度查询： 山东大学 山东国数发展股份有限公司 基于数据重采样和概率先验知识的场景图生成方法及系统
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