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Paper für SG2RL @ ICCV 2023 akzeptiert

Das Paper ?Haystack: A Panoptic Scene Graph Dataset to Evaluate Rare Predicate Classes” von Julian Lorenz, Florian Barthel, Daniel Kienzle und Rainer Lienhart wurde beim First ICCV Workshop on Scene Graphs and Graph Representation Learning (SG2RL) akzeptiert. Die Autoren pr?sentieren Haystack, einen neuartigen Datensatz für Scene Graph Generation, der entwickelt wurde, um die Schwachstellen der Evaluation mit aktuellen Scene Graph Datens?tzen zu verhindern. Insbesondere zeichnet sich Haystack dadurch aus, dass er seltene Pr?dikatklassen enth?lt und auch negative Annotationen beinhaltet. Erst durch diese Eigenschaften k?nnen seltene Beziehungen zuverl?ssig evaluiert werden. Mithilfe der besonderen Struktur des Datensatzes sind die Autoren in der Lage, drei neue Metriken zu definieren, die verwendet werden k?nnen, um aussagekr?ftigere Aussagen über die Modellausgaben zu seltenen Pr?dikaten zu machen.

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Weitere Informationen sind unter https://lorjul.github.io/haystack/ zu finden.

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