论文阅读：Bridging Knowledge Graph to Generate Scene Graph(ECCV20)

1.目标检测

2.生成场景图（SE和SP）
SE（场景图实体结点）：

vi：roi feature
φ：fc layer

SP（场景图谓语结点）：
u：union box roi feature

2’.生成常识图(CE和CP)
e均为word embedding
CE（常识图实体结点）：

CP（常识图谓语特征）：

3.消息传递
首先把SE(场景图实体)和CE(常识图实体)桥接起来，依据是目标检测得到的实体类别，用目标检测的class dist初始化桥。此时谓语之间是没有桥的
然后通过下式对所有的结点进行特征更新：

（1）更新结点特征

（2）更新桥的权重
特征更新之后，计算实体-实体间的相似度(EB)以及谓语-谓语间的相似度(PB)，作为桥的权重：

最终的场景图的实体和谓语的分类来自于桥的hidden state

---------------------------------------一些碎碎念----------------------------------------------
人在家中
没有卡用
有一种又想回学校又不想回学校的感觉
高铁还是没有恢复

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