2달 전

그래프 기반 사회적 관계 추론

Wanhua Li; Yueqi Duan; Jiwen Lu; Jianjiang Feng; Jie Zhou
그래프 기반 사회적 관계 추론
초록

인간은 근본적으로 사회적 존재이며, 일반적으로 다른 사람과의 관계를 통해 사회생활을 조직합니다. 이미지에서 사회적 관계를 이해하는 것은 소셜 챗봇 및 개인 비서와 같은 지능형 시스템에 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 본 논문에서는 사회적 관계 인식을 위한 더 간단하고 빠르며 정확한 방법인 그래프 관계 추론 네트워크(Graph Relational Reasoning Network, GR2N)를 제안합니다. 기존 방법들이 이미지 내 모든 사회적 관계를 독립적으로 처리하는 것과 달리, 제안된 방법은 사회적 관계 그래프를 구축하여 관계들을 공동으로 추론하는 패러다임을 고려합니다. 또한, 제안된 GR2N은 다양한 유형의 사회적 관계 사이에 존재하는 강력한 논리적 제약 조건을 명시적으로 파악하기 위해 여러 개의 가상 관계 그래프를 구축합니다. 실험 결과는 제안된 방법이 합리적이며 일관성 있는 사회적 관계 그래프를 생성하며, 정확성과 효율성 모두에서 성능 향상을 보였음을 입증합니다.

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