論文の概要: Detecting Human-Object Interactions with Action Co-occurrence Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08728v2
• Date: Mon, 27 Jul 2020 05:42:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 13:22:15.856555
• Title: Detecting Human-Object Interactions with Action Co-occurrence Priors
• Title（参考訳）: 動作共起前処理によるヒューマン・オブジェクト間インタラクションの検出
• Authors: Dong-Jin Kim, Xiao Sun, Jinsoo Choi, Stephen Lin, In So Kweon
• Abstract要約: 人-物間相互作用(HOI)検出タスクにおける一般的な問題は、多数のHOIクラスが少数のラベル付き例しか持たないことである。 我々は、人間と物体の相互作用の間に自然の相関と反相関が存在することを観察した。 我々はこれらの先行知識を学習し、特に稀なクラスにおいてより効果的な訓練に活用する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 108.31956827512376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A common problem in human-object interaction (HOI) detection task is that numerous HOI classes have only a small number of labeled examples, resulting in training sets with a long-tailed distribution. The lack of positive labels can lead to low classification accuracy for these classes. Towards addressing this issue, we observe that there exist natural correlations and anti-correlations among human-object interactions. In this paper, we model the correlations as action co-occurrence matrices and present techniques to learn these priors and leverage them for more effective training, especially in rare classes. The utility of our approach is demonstrated experimentally, where the performance of our approach exceeds the state-of-the-art methods on both of the two leading HOI detection benchmark datasets, HICO-Det and V-COCO.
• Abstract（参考訳）: 人-物間相互作用(HOI)検出タスクにおける一般的な問題は、多数のHOIクラスが少数のラベル付き例しか持たず、長い尾の分布を持つトレーニングセットとなることである。 正のラベルの欠如は、これらのクラスの分類精度を低下させる可能性がある。 この問題に対処するために,人間と対象の相互作用には自然相関と反相関が存在することを観察する。 本稿では,これらの相関を行動共起行列としてモデル化し,これらを学習し,より効果的なトレーニング,特にレアクラスにおいて活用する手法を提案する。 提案手法の有効性を実験的に検証し, HOI 検出ベンチマークであるHICO-Det と V-COCO の両ベンチマークにおいて, 提案手法の性能が最先端の手法を上回ることを示した。

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