Universal Scene Graph Generation

📄 arXiv: 2503.15005v1 📥 PDF

作者: Shengqiong Wu, Hao Fei, Tat-Seng Chua

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-19

备注: CVPR 2025

💡 一句话要点

提出通用场景图（USG）表示及解析器，实现多模态场景语义的全面理解。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 场景图生成 多模态融合 跨模态对齐 领域泛化 通用场景图 对比学习 对象关联

📋 核心要点

  1. 现有场景图生成方法主要集中于单模态数据，忽略了多模态数据融合的互补优势，限制了场景语义的全面理解。
  2. 论文提出通用场景图（USG）表示，能够整合多种模态信息，并设计了USG-Par解析器，解决跨模态对齐和领域泛化问题。
  3. 实验结果表明，USG比单模态场景图更有效地表达场景语义，USG-Par在效率和性能上均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

场景图（SG）表示能够简洁有效地描述场景语义，因此在SG生成领域受到了持续深入的研究。在现实世界中，多种模态通常共存，例如图像、文本、视频和3D数据，它们表达着不同的特征。然而，当前的SG研究主要局限于单模态场景建模，无法充分利用不同模态SG表示在描绘整体场景语义方面的互补优势。为此，我们引入了通用场景图（USG），这是一种新型表示，能够从任何给定的模态输入组合中全面表征综合语义场景，涵盖模态不变和模态特定的场景。此外，我们定制了一个针对特定需求的USG解析器USG-Par，它有效地解决了跨模态对象对齐和领域外挑战这两个关键瓶颈。我们设计了具有模块化架构的USG-Par，用于端到端的USG生成，其中我们设计了一个对象关联器来缓解跨模态对象对齐的模态差距。此外，我们提出了一种以文本为中心的场景对比学习机制，通过将多模态对象和关系与文本SG对齐来缓解领域不平衡。通过大量的实验，我们证明了USG比独立的SG具有更强的表达场景语义的能力，并且我们的USG-Par实现了更高的效率和性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有场景图生成方法主要针对单模态数据，例如图像或文本，无法有效融合多种模态信息来全面理解场景。这导致场景语义表达不完整，并且难以应对真实世界中多模态数据共存的情况。现有方法在跨模态对象对齐和领域泛化方面存在挑战，限制了其在复杂场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是提出一种通用的场景图表示（USG），该表示能够整合来自不同模态的信息，并设计一个解析器（USG-Par）来有效地生成这种表示。USG旨在捕获模态不变和模态特定的场景语义，从而实现更全面的场景理解。USG-Par通过对象关联器缓解跨模态差距，并通过文本中心场景对比学习来解决领域不平衡问题。

技术框架：USG-Par采用模块化架构，用于端到端的USG生成。主要包含以下模块：1) 多模态特征提取模块，用于提取来自不同模态（如图像、文本）的特征；2) 对象关联器，用于将不同模态中的对象进行对齐和关联；3) 关系预测模块，用于预测对象之间的关系；4) 文本中心场景对比学习模块，用于缓解领域不平衡问题。整个流程是从多模态输入开始，经过特征提取、对象关联、关系预测和对比学习，最终生成USG。

关键创新：论文的关键创新在于提出了通用场景图（USG）表示，该表示能够整合多种模态信息，实现更全面的场景理解。此外，USG-Par中的对象关联器和文本中心场景对比学习机制也是重要的创新点。对象关联器通过学习不同模态之间的映射关系，缓解了跨模态对象对齐的难题。文本中心场景对比学习机制通过将多模态对象和关系与文本SG对齐，缓解了领域不平衡问题。

关键设计：对象关联器可能采用注意力机制或图神经网络等方法，学习不同模态特征之间的关联。文本中心场景对比学习可能使用对比损失函数，鼓励多模态对象和关系与文本SG之间的相似性。损失函数的设计可能包括对象分类损失、关系预测损失和对比学习损失。网络结构可能采用Transformer或图神经网络等模型，以有效地处理多模态数据和关系推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过大量实验证明了USG的有效性。实验结果表明，USG比单模态场景图具有更强的表达场景语义的能力。USG-Par在跨模态对象对齐和领域泛化方面表现出色，并在多个数据集上取得了显著的性能提升。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能监控、图像/视频检索、视觉问答等领域。通过融合多模态信息，可以提升场景理解的准确性和鲁棒性，从而改善相关应用的用户体验和性能。未来，该方法有望应用于自动驾驶、虚拟现实等更复杂的场景中。

📄 摘要（原文）

Scene graph (SG) representations can neatly and efficiently describe scene semantics, which has driven sustained intensive research in SG generation. In the real world, multiple modalities often coexist, with different types, such as images, text, video, and 3D data, expressing distinct characteristics. Unfortunately, current SG research is largely confined to single-modality scene modeling, preventing the full utilization of the complementary strengths of different modality SG representations in depicting holistic scene semantics. To this end, we introduce Universal SG (USG), a novel representation capable of fully characterizing comprehensive semantic scenes from any given combination of modality inputs, encompassing modality-invariant and modality-specific scenes. Further, we tailor a niche-targeting USG parser, USG-Par, which effectively addresses two key bottlenecks of cross-modal object alignment and out-of-domain challenges. We design the USG-Par with modular architecture for end-to-end USG generation, in which we devise an object associator to relieve the modality gap for cross-modal object alignment. Further, we propose a text-centric scene contrasting learning mechanism to mitigate domain imbalances by aligning multimodal objects and relations with textual SGs. Through extensive experiments, we demonstrate that USG offers a stronger capability for expressing scene semantics than standalone SGs, and also that our USG-Par achieves higher efficacy and performance.