論文の概要: HOI Analysis: Integrating and Decomposing Human-Object Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16219v2
- Date: Sat, 7 Nov 2020 11:39:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-01 16:36:16.603648
- Title: HOI Analysis: Integrating and Decomposing Human-Object Interaction
- Title（参考訳）: HOI分析:人間と物体の相互作用の統合と分解
- Authors: Yong-Lu Li, Xinpeng Liu, Xiaoqian Wu, Yizhuo Li, Cewu Lu
- Abstract要約: 本稿では,HOI学習の新たな視点を分析的に提案する。
コヒーレントHOIは分離されたヒトと対象物に分解することができる。
上記の変換を実装するための統合分解ネットワーク(IDN)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.858088823504744
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Human-Object Interaction (HOI) consists of human, object and implicit
interaction/verb. Different from previous methods that directly map pixels to
HOI semantics, we propose a novel perspective for HOI learning in an analytical
manner. In analogy to Harmonic Analysis, whose goal is to study how to
represent the signals with the superposition of basic waves, we propose the HOI
Analysis. We argue that coherent HOI can be decomposed into isolated human and
object. Meanwhile, isolated human and object can also be integrated into
coherent HOI again. Moreover, transformations between human-object pairs with
the same HOI can also be easier approached with integration and decomposition.
As a result, the implicit verb will be represented in the transformation
function space. In light of this, we propose an Integration-Decomposition
Network (IDN) to implement the above transformations and achieve
state-of-the-art performance on widely-used HOI detection benchmarks. Code is
available at
https://github.com/DirtyHarryLYL/HAKE-Action-Torch/tree/IDN-(Integrating-Decomposing-Network).
- Abstract（参考訳）: ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(Human-Object Interaction、HOI)は、人間、オブジェクト、暗黙のインタラクション/動詞からなる。
画素をhoiセマンティクスに直接マッピングする従来の手法とは異なり,解析的手法によるhoi学習のための新しい視点を提案する。
基本波の重畳による信号の表現方法を研究することを目的とした高調波解析と類似して,HOI解析を提案する。
我々は,コヒーレントHOIを分離した人間と物体に分解できると主張している。
一方、孤立した人間とオブジェクトは再びcoherent hoiに統合することもできる。
さらに、同一のHOIを持つ人間と対象のペア間の変換は、統合と分解で容易にアプローチできる。
その結果、暗黙の動詞は変換関数空間で表現される。
そこで本研究では,先述した変換を実装し,広範に使用されているHOI検出ベンチマークの最先端性能を実現するための統合分解ネットワーク(IDN)を提案する。
コードはhttps://github.com/DirtyHarryLYL/HAKE-Action-Torch/tree/IDN-(Integrating-Decomposing-Network)で公開されている。
関連論文リスト
- Neural-Logic Human-Object Interaction Detection [67.4993347702353]
本稿では,ニューラルロジック推論を利用した新しいHOI検出器であるL OGIC HOIと,実体間の相互作用を推測するTransformerを提案する。
具体的には,バニラトランスフォーマーの自己保持機構を改変し,人間,行動,対象>三重項を推論し,新たな相互作用を構成する。
我々はこれらの2つの特性を一階述語論理で定式化し、それらを連続空間に基底にして、我々のアプローチの学習過程を制約し、性能とゼロショットの一般化能力を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-16T11:47:53Z) - HODN: Disentangling Human-Object Feature for HOI Detection [51.48164941412871]
本稿では,Human and Object Disentangling Network (HODN) を提案し,Human-Object Interaction (HOI) の関係を明示的にモデル化する。
インタラクションに人間的特徴がより寄与していることを考慮し,インタラクションデコーダが人間中心の領域に焦点を当てていることを確認するためのヒューマンガイドリンク手法を提案する。
提案手法は,V-COCOとHICO-Det Linkingデータセットの競合性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-20T04:12:50Z) - Detecting Human-to-Human-or-Object (H2O) Interactions with DIABOLO [29.0200561485714]
我々は,Human-to-Human-or-Object(H2O)という2種類のインタラクションを扱う新しいインタラクションデータセットを提案する。
さらに, 人間の身体的態度の記述に近づき, 周囲の相互作用の標的について記述することを目的とした, 動詞の新たな分類法を導入する。
提案手法は,1回のフォワードパスにおける全てのインタラクションを検出するための,効率的な主観中心単発撮影法であるDIABOLOを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-07T11:00:11Z) - DRG: Dual Relation Graph for Human-Object Interaction Detection [65.50707710054141]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-26T17:59:40Z) - A Graph-based Interactive Reasoning for Human-Object Interaction
Detection [71.50535113279551]
本稿では,HOIを推論するインタラクティブグラフ(Interactive Graph, in-Graph)という,グラフに基づくインタラクティブ推論モデルを提案する。
In-GraphNet と呼ばれる HOI を検出するための新しいフレームワークを構築した。
私たちのフレームワークはエンドツーエンドのトレーニングが可能で、人間のポーズのような高価なアノテーションはありません。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-14T09:29:03Z) - Learning Human-Object Interaction Detection using Interaction Points [140.0200950601552]
本研究では,人間と物体の相互作用を直接検出する新しい完全畳み込み手法を提案する。
我々のネットワークは相互作用点を予測し、その相互作用を直接ローカライズし、分類する。
V-COCOとHICO-DETの2つの人気のあるベンチマークで実験が行われる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-31T08:42:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。