論文の概要: ACP++: Action Co-occurrence Priors for Human-Object Interaction Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04047v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 06:02:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 14:32:21.551682
• Title: ACP++: Action Co-occurrence Priors for Human-Object Interaction Detection
• Title（参考訳）: acp++:ヒューマン・オブジェクト間インタラクション検出のためのアクション共起優先
• Authors: Dong-Jin Kim, Xiao Sun, Jinsoo Choi, Stephen Lin, In So Kweon
• Abstract要約: ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(HOI)検出のタスクにおける一般的な問題は、多数のHOIクラスが少数のラベル付き例しか持たないことである。 我々は、人間と物体の相互作用の間に自然の相関関係と反相関が存在することを観察した。 我々は、これらの先行知識を学習し、特に稀なクラスにおいて、より効果的な訓練に活用する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.9428507180728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A common problem in the task of human-object interaction (HOI) detection is that numerous HOI classes have only a small number of labeled examples, resulting in training sets with a long-tailed distribution. The lack of positive labels can lead to low classification accuracy for these classes. Towards addressing this issue, we observe that there exist natural correlations and anti-correlations among human-object interactions. In this paper, we model the correlations as action co-occurrence matrices and present techniques to learn these priors and leverage them for more effective training, especially on rare classes. The efficacy of our approach is demonstrated experimentally, where the performance of our approach consistently improves over the state-of-the-art methods on both of the two leading HOI detection benchmark datasets, HICO-Det and V-COCO.
• Abstract（参考訳）: 人-物間相互作用(HOI)検出のタスクにおける一般的な問題は、多数のHOIクラスが少数のラベル付き例しか持たず、長い尾の分布を持つトレーニングセットとなることである。 正のラベルの欠如は、これらのクラスの分類精度を低下させる可能性がある。 この問題に対処するために,人間と対象の相互作用には自然相関と反相関が存在することを観察する。 本稿では,これらの相関を行動共起行列としてモデル化し,これらを学習し,より効果的なトレーニング,特にレアクラスにおいて活用する手法を提案する。 提案手法の有効性を実験的に検証し,2つの主要なHOI検出ベンチマークデータセットであるHICO-DetとV-COCOのどちらも,最先端の手法よりも一貫して改善した。

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