针对已有场景图生成模型获取上下文信息有限的问题,提出一种有效的上下文融合模块,即双分支多头注意力(dual-stream　multi-head　attention,DMA)模块,并将DMA分别用于物体分类阶段和关系分类阶段,基于此提出基于双分支多头注意力的场景图生成网络(dual-stream　multi-head　attention-based　scene　graph　generation　network,DMA-Net).该网络由目标检测、物体语义解析和关系语义解析3　个模块组成.首先,通过目标检测模块定位图像中的物体并提取物体特征;其次,使用物体语义解析模块中的节点双分支多头注意力(object　dual-stream　multi-head　attention,O-DMA)获取融合了节点上下文的特征,该特征经过物体语义解码器获得物体类别标签;最后,通过关系语义解析模块中的边双分支多头注意力(relationship　dual-stream　multi-head　attention,R-DMA)输出融合了边上下文的特征,该特征经过关系语义解码器输出关系类别标签.在公开的视觉基因组(visual　genome,VG)数据集上分别计算了DMA-Net针对场景图检测、场景图分类和谓词分类3　个子任务的图约束召回率和无图约束召回率,并与主流的场景图生成方法进行比较.实验结果表明,所提出的方法能够充分挖掘场景中的上下文信息,基于上下文增强的特征表示有效提升了场景图生成任务的精度.