論文の概要: RR-Net: Injecting Interactive Semantics in Human-Object Interaction Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.15015v1
• Date: Fri, 30 Apr 2021 14:03:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 13:37:00.563125
• Title: RR-Net: Injecting Interactive Semantics in Human-Object Interaction Detection
• Title（参考訳）: RR-Net:人間と物体の相互作用検出における対話的意味論の注入
• Authors: Dongming Yang, Yuexian Zou, Can Zhang, Meng Cao, Jie Chen
• Abstract要約: 最新のエンドツーエンドHOI検出器は関係推論に欠けており、予測のためにHOI固有の対話的セマンティクスを学習できない。 まず、インタラクション推論のための新しい構造とパラメータ共有パターンをもたらす、プログレッシブな関係認識フレームを提案する。 上記のモジュールに基づいて、Relation Reasoning Network (abbr) というエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークを構築します。 RR-Net)
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.65483058890176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-Object Interaction (HOI) detection devotes to learn how humans interact with surrounding objects. Latest end-to-end HOI detectors are short of relation reasoning, which leads to inability to learn HOI-specific interactive semantics for predictions. In this paper, we therefore propose novel relation reasoning for HOI detection. We first present a progressive Relation-aware Frame, which brings a new structure and parameter sharing pattern for interaction inference. Upon the frame, an Interaction Intensifier Module and a Correlation Parsing Module are carefully designed, where: a) interactive semantics from humans can be exploited and passed to objects to intensify interactions, b) interactive correlations among humans, objects and interactions are integrated to promote predictions. Based on modules above, we construct an end-to-end trainable framework named Relation Reasoning Network (abbr. RR-Net). Extensive experiments show that our proposed RR-Net sets a new state-of-the-art on both V-COCO and HICO-DET benchmarks and improves the baseline about 5.5% and 9.8% relatively, validating that this first effort in exploring relation reasoning and integrating interactive semantics has brought obvious improvement for end-to-end HOI detection.
• Abstract（参考訳）: 人間-物体相互作用(Human-Object Interaction、HOI)は、人間が周囲の物体とどのように相互作用するかを学ぶこと。 最新のエンドツーエンドHOI検出器は関係推論に欠けており、予測のためにHOI固有の対話的セマンティクスを学習できない。 そこで本稿では,hoi検出のための新しい関係推論を提案する。 まず、インタラクション推論のための新しい構造とパラメータ共有パターンをもたらす、プログレッシブな関係認識フレームを提案する。 a) 人間の対話的セマンティクスを活用してオブジェクトに渡してインタラクションを強化する,b) 人,オブジェクト,インタラクション間の対話的相関を統合して予測を促進する,というように,インタラクション拡張モジュールと相関解析モジュールを慎重に設計する。 上記のモジュールに基づいて、Relation Reasoning Network (abbr) というエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークを構築します。 RR-Net)。 大規模な実験により、提案したRR-NetはV-COCOとHICO-DETのベンチマークに新たな最先端を設定し、ベースラインを約5.5%と9.8%の相対的に改善した。

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