Visual Genome dataset 李飞飞组 数据子集： 区域描述, 对象, 属性, 关系, 区域图, 场景图, 问答对
Visual Genome 数据集总览：
- 108077 张图片</p>
- 5.4 Million Region Descriptions</p>
- 1.7 Million Visual Question Answers</p>
- <p>3.8 Million Object Instances</p>
- <p>2.8 Million Attributes</p>
- <p>2.3 Million Relationships</p>
- <p>Everything Mapped to Wordnet Synsets</p>
- <p>标注数据： objects，attributes，图片内的 relationships</p>
- <p>共 108K 张图片，每张图片平均有， 35 个 objects，26 个 attributes，21对 objects 见的成对 relationships.</p>
<p>
<h2>1. Visual Genome 数据标注</h2>
数据集主要包括七个主要部分：
- region descriptions
- objects
- attributes
- relationships
- region graphs
- scene graphs
- question answer pairs
<h3>1.1. Region Descriptions</h3>
数据集标注了图片的 regions descriptions，每个 region 有一个 bounding box.
如上图中，图片有三个 regions descriptions： “man jumping over a fire hydrant,”，“yellow fire hydrant,” 和
“woman in shorts is standing behind the man.”.
<h3>1.2. Objects</h3>
数据集中每张图片平均有 35 个 objects，每个 object 采用 bounding box 标注.
如图：
MS-COCO 数据集 只标注了 80 个 object categories，没有描述图片中的所有 objects. 实际场景中，可能有更多的 objects 类别.
Visual Genome 数据集旨在对图片里出现的所有视觉 objects 进行标注，objects categories 类别达到 33877 种.
<h3>1.3. Attributes</h3>
数据集中每张图片平均有 26 个 attributes. Objects 可能没有或者有更多的相关 attributes.
Attributes 可以是 color(如 yellow)，states(如 standing) 等，如图：
Attributes 能够对 objects 进行更容易的描述、对比与分类. 即使以前未见到某 object，根据 attributes 仍能推断出与 object 相关的东西. 如，“yellow and brown spotted with long neck(长脖子上有黄色和棕色的斑点)”，很可能推断出 object 是 giraffe(长颈鹿).
关于 attributes 的研究：
- 采用examplar SVMs，利用相似特征来寻找 objects；
- 采用纹理(textures) 研究 objects，或者预测颜色.
- 采用 attributes 来提高目标分类结果. 如 fine-grained 识别.
Attributes 一般被定义为 parts(如 has legs)、shapes(如，spherical球形的)、materials(如 furry毛皮的)；用于对新的 objects 类别进行分类.
Visual Genome 数据集对于 attributes 进行扩展，其 attributes 不是 image-specific 的，而是真实场景中 object-specific 的. attributes 类型包括：size(如 small), pose(如bent), state (如 transparent), emotion (如 happy)等等.
- 基于 VGG16 的 attributes 预测结果：
<h3>1.4. Relationships</h3>
Relationships 是两个 objects 的连接关系.
Relationships 可以是 actions(如 jumping over)，spatial(如 is build)，comparative(如 taller than)，prepositional phrases (如 drive on). 如图：
- Relationship 预测结果：
<h3>1.5. Region Graphs</h3>
结合 objects、attributes 以及 region descriptions 提取的 relationships，创建每个 regions 的 graph representation.
<h3>1.6. Scene Graphs</h3>
Region graphs 是图片的局部区域表示，将 region graphs 结合，生成单个 scene graph来表示整张图片.
Scene graph 是全部 region graphs 的统一，包含了全部的 objects、attributes以及每个 region description 的 relationships.
Scene Graph 将多种不同层次的 scene 信息以更加一致的方式结合在一起.
<h3>1.7. Question Answer(QA) Pairs</h3>
数据集中每张图片有两种类型的 QA pairs：
- freeform QAs - 基于整张图片；
- region-based QAs - 基于图片的选择区域.
每张图片标注了 6 中不同类型的问题：what, where, how, when, who, why.
如图：
Figure . Visual Genome 数据集. 每张图片包括：region descriptions - 描述了图像的局部信息；两种类型的 question answer pairs(QAs) - free form QAs 和 region-based QAs. 每个 region 转化为 objects、attributes 和 pairwise relationships region 构成的 region graph 表示. 最终， 结合 region graphs 以形成图片内全部 objects 的 scene graph.
<h2>2. Visual Genome 数据集应用</h2>
基本应用：
- attribute classification 属性分类
- relationship classification 关系分类
- description generation 描述生成
- question answering QA
更多应用：
- Dense image captioning
- Visual question answering
- Image understanding
- Relationship extraction
- Semantic image retrieval
- Completing the Set of Annotations
注 - 与其它数据集对比：
<h2>3. Reference</h2>
[1] - Visual Genome Home
[1] - Visual Genome Doc