論文の概要: Efficient Two-Stage Detection of Human-Object Interactions with a Novel Unary-Pairwise Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01838v1
• Date: Fri, 3 Dec 2021 10:52:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-06 14:17:28.061233
• Title: Efficient Two-Stage Detection of Human-Object Interactions with a Novel Unary-Pairwise Transformer
• Title（参考訳）: 新しい一方向変圧器による物体相互作用の効率的な2段階検出
• Authors: Frederic Z. Zhang, Dylan Campbell and Stephen Gould
• Abstract要約: Unary-Pairwise Transformerは、HOIのユニタリおよびペアワイズ表現を利用する2段階の検出器である。 本手法はHICO-DETおよびV-COCOデータセット上で評価し,最先端の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.44769642537572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent developments in transformer models for visual data have led to significant improvements in recognition and detection tasks. In particular, using learnable queries in place of region proposals has given rise to a new class of one-stage detection models, spearheaded by the Detection Transformer (DETR). Variations on this one-stage approach have since dominated human-object interaction (HOI) detection. However, the success of such one-stage HOI detectors can largely be attributed to the representation power of transformers. We discovered that when equipped with the same transformer, their two-stage counterparts can be more performant and memory-efficient, while taking a fraction of the time to train. In this work, we propose the Unary-Pairwise Transformer, a two-stage detector that exploits unary and pairwise representations for HOIs. We observe that the unary and pairwise parts of our transformer network specialise, with the former preferentially increasing the scores of positive examples and the latter decreasing the scores of negative examples. We evaluate our method on the HICO-DET and V-COCO datasets, and significantly outperform state-of-the-art approaches. At inference time, our model with ResNet50 approaches real-time performance on a single GPU.
• Abstract（参考訳）: 視覚データのためのトランスモデルの最近の進歩は、認識および検出タスクの大幅な改善をもたらした。 特に、領域提案の代わりに学習可能なクエリを使用することで、検出変換器(DETR)によって先導された新しい1段階検出モデルが生まれている。 この1段階のアプローチのバリエーションは、人間と物体の相互作用(HOI)の検出を支配した。 しかし、そのような一段式HOI検出器の成功は、変圧器の表現力によるところが大きい。 同じ変圧器を装着すると、2段の変圧器の方が性能が高く、メモリ効率が良くなり、訓練時間もほんの少しかかることがわかった。 本研究では,HOIのユニタリとペアワイズ表現を利用する2段検出器であるUnary-Pairwise Transformerを提案する。 変圧器ネットワークの一元的・一対的な部分は特殊化しており、前者は正の例の点数を優先的に増加させ、後者は負の例の点数を減少させる。 本手法はHICO-DETおよびV-COCOデータセット上で評価し,最先端の手法よりも優れていた。 推論時に、ResNet50のモデルは1つのGPU上でのリアルタイムパフォーマンスにアプローチする。

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