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Robo-SGG：利用面向布局的归一化与恢复可提升鲁棒场景图生成

Robo-SGG: Exploiting Layout-Oriented Normalization and Restitution Can Improve Robust Scene Graph Generation

针对损坏图像下的场景图生成，提出利用对域偏移鲁棒的布局信息（实例归一化+布局导向恢复+布局嵌入编码器）来增强视觉特征鲁棒性，该即插即用模块可集成到任意基线SGG模型中，为处理域偏移提供了一种可复用的思路。