論文の概要: Human Object Interaction Detection using Two-Direction Spatial Enhancement and Exclusive Object Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03089v1
• Date: Fri, 7 May 2021 07:18:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-10 12:18:09.129531
• Title: Human Object Interaction Detection using Two-Direction Spatial Enhancement and Exclusive Object Prior
• Title（参考訳）: 2方向空間強調と排他的対象事前を用いた人体インタラクション検出
• Authors: Lu Liu, Robby T. Tan
• Abstract要約: Human-Object Interaction (HOI) 検出は、画像中の人間とオブジェクトの視覚的関係を検出することを目的とする。 非インタラクティブな人-物対は、容易に誤分類され、アクションとして分類される。 本論文では, 空間的制約を2方向から強化する空間拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.99655101929647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-Object Interaction (HOI) detection aims to detect visual relations between human and objects in images. One significant problem of HOI detection is that non-interactive human-object pair can be easily mis-grouped and misclassified as an action, especially when humans are close and performing similar actions in the scene. To address the mis-grouping problem, we propose a spatial enhancement approach to enforce fine-level spatial constraints in two directions from human body parts to the object center, and from object parts to the human center. At inference, we propose a human-object regrouping approach by considering the object-exclusive property of an action, where the target object should not be shared by more than one human. By suppressing non-interactive pairs, our approach can decrease the false positives. Experiments on V-COCO and HICO-DET datasets demonstrate our approach is more robust compared to the existing methods under the presence of multiple humans and objects in the scene.
• Abstract（参考訳）: human-object interaction(hoi)検出は、画像中の人間とオブジェクトの視覚関係を検出することを目的としている。 HOI検出の大きな問題の1つは、非対話的な人間と物体のペアは、アクションとして容易にグループ化され、分類されていないことである。 誤グループ化問題に対処するために,身体部位から物体中心,対象部位から人体中心までの2方向において空間的制約を微調整する空間拡張手法を提案する。 推論では、対象オブジェクトを複数の人間が共有すべきでないアクションのオブジェクト排他性を考慮して、ヒューマン・オブジェクトの再グループ化手法を提案する。 非相互作用対を抑えることで、我々のアプローチは偽陽性を減少させることができる。 V-COCOとHICO-DETデータセットの実験では、現場に複数の人間や物体が存在する既存の手法に比べて、我々のアプローチはより堅牢であることが示された。

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