論文の概要: Mining the Benefits of Two-stage and One-stage HOI Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05077v1
• Date: Wed, 11 Aug 2021 07:38:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-12 13:30:12.315968
• Title: Mining the Benefits of Two-stage and One-stage HOI Detection
• Title（参考訳）: 2段階および1段階のhoi検出の利点のマイニング
• Authors: Aixi Zhang, Yue Liao, Si Liu, Miao Lu, Yongliang Wang, Chen Gao, Xiaobo Li
• Abstract要約: 2段階の手法は、数年にわたって人-物体相互作用(HOI)の検出を支配してきた。 1段階の手法は、マルチタスク学習、すなわちオブジェクト検出と相互作用分類において適切なトレードオフを行うことが困難である。 本稿では,カスケード方式で人物体検出と相互作用分類を両立させる新しい一段階フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.919979955155664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Two-stage methods have dominated Human-Object Interaction (HOI) detection for several years. Recently, one-stage HOI detection methods have become popular. In this paper, we aim to explore the essential pros and cons of two-stage and one-stage methods. With this as the goal, we find that conventional two-stage methods mainly suffer from positioning positive interactive human-object pairs, while one-stage methods are challenging to make an appropriate trade-off on multi-task learning, i.e., object detection, and interaction classification. Therefore, a core problem is how to take the essence and discard the dregs from the conventional two types of methods. To this end, we propose a novel one-stage framework with disentangling human-object detection and interaction classification in a cascade manner. In detail, we first design a human-object pair generator based on a state-of-the-art one-stage HOI detector by removing the interaction classification module or head and then design a relatively isolated interaction classifier to classify each human-object pair. Two cascade decoders in our proposed framework can focus on one specific task, detection or interaction classification. In terms of the specific implementation, we adopt a transformer-based HOI detector as our base model. The newly introduced disentangling paradigm outperforms existing methods by a large margin, with a significant relative mAP gain of 9.32% on HICO-Det.
• Abstract（参考訳）: 2段階の手法は、数年にわたって人-物体相互作用(HOI)の検出を支配してきた。 近年,一段階HOI検出法が普及している。 本稿では,2段階法と1段階法の基本的な長所と短所を探究する。 目的として,従来の2段階の手法では,主にポジティブな対話的対象対の位置決めに苦しむのに対し,一段階の手法ではマルチタスク学習,すなわちオブジェクト検出,インタラクション分類において適切なトレードオフを行うのが困難である。 したがって、根本的問題は、従来の2種類の手法からドレグをどうやって取り除くかである。 そこで本研究では,人間-対象検出と対話分類をカスケード的に区別する,新しい一段階フレームワークを提案する。 本稿では,まず,対話分類モジュールや頭部を除去して,最先端の1段階HOI検出器をベースとしたヒューマンオブジェクトペアジェネレータを設計し,その上で,比較的分離されたインタラクション分類器を設計し,各対象ペアを分類する。 提案フレームワークの2つのカスケードデコーダは、特定のタスク、検出または相互作用の分類にフォーカスすることができる。 具体的実装に関しては,変換器を用いたHOI検出器をベースモデルとして採用する。 新たに導入されたディエンタングリングパラダイムは、HICO-Detで9.32%という大きな相対的なmAPゲインを持つ既存の手法よりも優れている。

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