ReLIC-SGG는 장면 그래프 생성에서 누락된 관계를 인지하고, 시각-언어 호환성, 그래프 맥락, 의미 일관성을 활용하여 누락된 긍정 관계를 추론하는 프레임워크예요.
이 모델은 개방형 어휘 예측어 간의 유사성, 함의, 모순을 모델링하기 위해 의미 관계 격자를 구축하고, 긍정-부정 레이블 그래프 학습을 통해 오탐을 줄여요.
기존 벤치마크에서 ReLIC-SGG는 희귀하고 보이지 않는 예측어 인식률을 향상시키고 누락된 관계를 더 잘 복구하는 것으로 나타났어요.