Краткое содержание

arXiv:2511.15288v1 Объявление Тип: новый Аннотация: Предсказание графов сцен 3D направлено на абстрагирование сложных 3D сред в структурированные графы, состоящие из объектов и их парных отношений. Существующие подходы обычно используют объектно-ориентированные графовые нейронные сети, где признаки ребер отношений итеративно обновляются путем агрегации сообщений от связанных узлов объектов. Однако эта конструкция неявно ограничивает представления отношений только контекстом парных объектов, что затрудняет захват высокоуровневых реляционных зависимостей, которые необходимы для точного предсказания отношений. Для решения этой проблемы мы предлагаем фреймворк реляционного рассуждения, ориентированный на края, с поддержкой связей и осознанием объектов, а именно LEO, который позволяет прогрессивному рассуждению от контекста уровня отношений к пониманию на уровне объекта. В частности, LEO сначала предсказывает потенциальные связи между парами объектов для подавления нерелевантных ребер, а затем преобразует исходный граф сцены в линейный граф, где каждое отношение