論文の概要: GTNet:Guided Transformer Network for Detecting Human-Object Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00596v2
• Date: Tue, 3 Aug 2021 20:18:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-05 11:14:04.408773
• Title: GTNet:Guided Transformer Network for Detecting Human-Object Interactions
• Title（参考訳）: gtnet:guided transformer network for detection human-object interaction
• Authors: A S M Iftekhar, Satish Kumar, R. Austin McEver, Suya You, B.S. Manjunath
• Abstract要約: 人-物間相互作用(Human-object Interaction、HOI)検出タスクは、人間を局所化し、対象を局所化し、各人-物間の相互作用を予測する。 HOIを検出するためには,相対的な空間構成やオブジェクトの意味論を利用して,画像の空間領域の空間領域を見つけることが重要である。 この問題は、自己アテンションに基づくガイド型トランスネットワークであるGTNetによって解決されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.76945306033059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The human-object interaction (HOI) detection task refers to localizing humans, localizing objects, and predicting the interactions between each human-object pair. HOI is considered one of the fundamental steps in truly understanding complex visual scenes. For detecting HOI, it is important to utilize relative spatial configurations and object semantics to find salient spatial regions of images that highlight the interactions between human object pairs. This issue is addressed by the proposed self-attention based guided transformer network, GTNet. GTNet encodes this spatial contextual information in human and object visual features via self-attention while achieving a 4%-6% improvement over previous state of the art results on both the V-COCO and HICO-DET datasets. Code will be made available online.
• Abstract（参考訳）: human-object interaction (hoi) 検出タスクは、人間をローカライズし、オブジェクトをローカライズし、人間とオブジェクトのペア間の相互作用を予測することを指す。 HOIは、複雑な視覚シーンを真に理解するための基本的なステップの1つと考えられている。 hoiの検出には、相対的な空間構成とオブジェクトセマンティクスを利用して、人間のオブジェクトペア間の相互作用を強調する画像の突出した空間領域を見つけることが重要である。 この問題は、自己注意に基づくガイド型トランスネットワークであるGTNetによって解決されている。 GTNetは、V-COCOとHICO-DETの両方のデータセットにおいて、この空間的コンテキスト情報を自己注意を介して人間とオブジェクトの視覚的特徴にエンコードし、過去の技術結果よりも4%-6%改善する。 コードはオンラインで入手できる。

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