2022 年 2022 巻 SWO-058 号 p. 11-
シーングラフ生成(Scene Graph Generatione:SGG)は大規模なデータセットのリリースにより研究が活発になり、大きく進歩している.しかし現在のデータセットはロングテール問題やground-truthの質自体に問題を抱えており、SGGの精度に大きく影響を与えているのが現状である.本研究では、VirtualHomeを用いて、アバターが多様なアクション行っている動画のデータセットを生成し、どのようなデータセットがSGGの精度を向上させるのか、または低下させるのか限界を調査することが目的である.今回はアバターと対象となるオブジェクトと関係を表している述語のラベルの分布、特にアクションのラベルの分布が異なるデータセットを作成し調査を行う.