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场景推理
基于上下文模型，从部分视觉数据推断整个场景的语义和几何信息的过程。
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空间关系建模
对场景中物体间几何约束和相互作用的数学表示，如邻近性、方向性或相互支撑关系。
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场景图
一种层次化数据结构，其中节点表示物体，边表示它们之间的空间或语义关系，支持对环境的全局解释。
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上下文推理
系统利用对典型场景的先验知识来解释图像中模糊或缺失元素的能力。
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场景语义分割
将图像逐像素分类为连贯语义类别的过程，同时整合对分割区域间关系的理解。
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上下文异常检测
识别违反给定场景上下文预期的物体或情况，例如森林中的电脑。
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遮挡预测
基于对场景三维结构和物体间关系的理解，估计图像中不可见物体部分的方法。
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上下文深度图
利用上下文线索和物体间空间关系生成整个场景深度信息的技术。
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场景活动识别
通过综合分析物体姿态及其关系，解释场景中正在发生的动作和互动。
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生成式场景模型
通过学习物体布局及其关系的统计分布，能够创建合理场景表示的系统。
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上下文模态融合
整合来自不同来源（视觉、文本、深度）的数据，以丰富对场景上下文的理解。
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场景对比学习
一种训练技术，模型学习在给定上下文中区分合理的物体布局与不合理的布局。
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空间约束传播
通过场景传播空间关系信息以优化局部预测的算法。
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场景整体解释
将场景视为一个整体而非独立物体集合的方法，强调全局涌现特性。
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可供性建模
检测物体在其空间上下文中提供的交互可能性，如椅子可供坐下的可能性。
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场景图神经网络
专门设计用于处理场景图的深度学习架构，通过学习在物体关系中传播信息。
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场景布局估计
利用上下文线索预测室内环境的整体几何结构，包括墙壁、天花板和地板。
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