2023年了场景图生成领域还有研究的价值嘛？

Question

2023年了场景图生成领域还有研究的价值嘛？

感觉这两年在这个领域发表的顶会论文都已经很少了，我也看到以前对于SGG领域的一些评价：

• “这个研究方向目前来看已经愈发没有意义，因为由于自然存在以及数据标注中的bias和长尾效应（long-tail effect）, 所谓的模型优化已经渐渐变成了更好的拟合数据集的bias，而非提取真正有意义的relationships”。
• “SGG也发展了几年，感觉距离落地还有很大差距”
• “这个方向虽然可以发论文，但真要说应用价值，目前来看几乎没有。image captioning和vqa基本没人用scene graph信息”

想了解一些目前该领域内的研究人员的真实感受。

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

我认为2023年了场景图生成领域仍然具有研究的价值。尽管当前存在一些质疑和挑战，但我认为这些挑战并不能否定该领域的研究价值。以下是我对该问题的观点：

1. 场景图生成是计算机视觉领域的重要任务之一。场景图生成可以将图像中的对象和它们之间的关系可视化，提供了对图像内容更细粒度的理解。这对于很多实际应用非常重要，比如图像搜索、智能辅助和自动驾驶等。因此，场景图生成领域的研究在未来仍然具有很大的潜力。

2. 尽管目前的模型优化可能主要是在拟合数据集上，但这并不意味着场景图生成领域没有进一步发展的空间。我们可以通过改进模型结构、引入更多的数据增强方法、设计更合理的损失函数等手段来解决数据标注中的bias和长尾效应问题，从而提高模型的泛化能力和对真实场景的适应性。

3. 场景图生成的发展还可以促进其他相关领域的研究和应用。虽然目前在图像描述和视觉问答等领域中可能没有大规模应用场景图信息，但场景图生成作为一种底层的图像理解技术，可以为这些领域的研究提供更丰富和准确的图像特征表达。因此，场景图生成的进一步研究可以为其他领域的发展提供有力支持。

基于以上观点，我认为2023年了场景图生成领域仍然值得进行研究。当然，这并不代表该领域没有挑战和困难，但只有不断推动研究和创新，我们才能逐步解决这些问题并取得进展。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^