論文の概要: DRG: Dual Relation Graph for Human-Object Interaction Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11714v1
• Date: Wed, 26 Aug 2020 17:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 21:57:14.348510
• Title: DRG: Dual Relation Graph for Human-Object Interaction Detection
• Title（参考訳）: DRG:人間と物体の相互作用検出のための二重関係グラフ
• Authors: Chen Gao, Jiarui Xu, Yuliang Zou, Jia-Bin Huang
• Abstract要約: 人-物間相互作用(HOI)検出の課題に対処する。 既存の方法は、人間と物体の対の相互作用を独立に認識するか、複雑な外観に基づく共同推論を行う。 本稿では,抽象的空間意味表現を活用して,各対象対を記述し,二重関係グラフを用いてシーンの文脈情報を集約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.50707710054141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We tackle the challenging problem of human-object interaction (HOI) detection. Existing methods either recognize the interaction of each human-object pair in isolation or perform joint inference based on complex appearance-based features. In this paper, we leverage an abstract spatial-semantic representation to describe each human-object pair and aggregate the contextual information of the scene via a dual relation graph (one human-centric and one object-centric). Our proposed dual relation graph effectively captures discriminative cues from the scene to resolve ambiguity from local predictions. Our model is conceptually simple and leads to favorable results compared to the state-of-the-art HOI detection algorithms on two large-scale benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 人-物間相互作用(HOI)検出の課題に対処する。 既存の手法では、人間と物体のペア間の相互作用を分離して認識するか、複雑な外観に基づく特徴に基づく共同推論を行う。 本稿では,2つの関係グラフ(人間中心と物体中心の1つ)を用いて,抽象的空間意味表現を活用し,各対象ペアを記述し,シーンの文脈情報を集約する。 提案する二重関係グラフは,現場からの識別的手がかりを効果的に捉え,局所的な予測からあいまいさを解決する。 我々のモデルは概念的に単純であり、2つの大規模ベンチマークデータセット上での最先端のHOI検出アルゴリズムと比較して良好な結果をもたらす。

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