論文の概要: Cascaded Human-Object Interaction Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04262v2
• Date: Wed, 11 Mar 2020 10:54:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-25 08:42:15.498749
• Title: Cascaded Human-Object Interaction Recognition
• Title（参考訳）: カスケード型人間-物体間インタラクション認識
• Authors: Tianfei Zhou, Wenguan Wang, Siyuan Qi, Haibin Ling, Jianbing Shen
• Abstract要約: マルチステージで粗大なHOI理解のためのカスケードアーキテクチャを提案する。 各段階で、インスタンスローカライゼーションネットワークは、HOI提案を段階的に洗練し、インタラクション認識ネットワークにフィードする。 慎重に設計された人間中心の関係機能により、これらの2つのモジュールは効果的な相互作用理解に向けて協調的に機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 175.60439054047043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rapid progress has been witnessed for human-object interaction (HOI) recognition, but most existing models are confined to single-stage reasoning pipelines. Considering the intrinsic complexity of the task, we introduce a cascade architecture for a multi-stage, coarse-to-fine HOI understanding. At each stage, an instance localization network progressively refines HOI proposals and feeds them into an interaction recognition network. Each of the two networks is also connected to its predecessor at the previous stage, enabling cross-stage information propagation. The interaction recognition network has two crucial parts: a relation ranking module for high-quality HOI proposal selection and a triple-stream classifier for relation prediction. With our carefully-designed human-centric relation features, these two modules work collaboratively towards effective interaction understanding. Further beyond relation detection on a bounding-box level, we make our framework flexible to perform fine-grained pixel-wise relation segmentation; this provides a new glimpse into better relation modeling. Our approach reached the $1^{st}$ place in the ICCV2019 Person in Context Challenge, on both relation detection and segmentation tasks. It also shows promising results on V-COCO.
• Abstract（参考訳）: 人-物間相互作用(HOI)の認識には急速な進歩が見られたが、既存のモデルのほとんどは単一ステージの推論パイプラインに限られている。 タスクの本質的な複雑さを考慮して,多段階の粗いhoi理解のためのカスケードアーキテクチャを提案する。 各段階で、インスタンスローカライゼーションネットワークは、HOI提案を段階的に洗練し、インタラクション認識ネットワークにフィードする。 2つのネットワークはそれぞれ、前段で前段と接続され、クロスステージ情報伝達を可能にする。 対話認識ネットワークは、高品質なHOI提案選択のための関係ランキングモジュールと、関係予測のための3ストリーム分類器の2つの重要な部分を有する。 慎重に設計された人間中心の関係機能により、これらの2つのモジュールは効果的な相互作用理解に向けて協調的に機能する。 境界ボックスレベルの関係検出を超越して,より微細な画素ワイド関係セグメンテーションを実現するために,我々のフレームワークを柔軟にする。 我々のアプローチは、ICCV2019 Person in Context Challengeにおいて、関係検出とセグメンテーションの両方のタスクにおいて、$1^{st}$に到達した。 また、V-COCOの有望な結果も示している。

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