論文の概要: Improving Human-Object Interaction Detection via Phrase Learning and Label Composition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07383v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 13:22:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 16:00:58.891511
• Title: Improving Human-Object Interaction Detection via Phrase Learning and Label Composition
• Title（参考訳）: 句学習とラベル合成によるヒューマン・オブジェクト間インタラクション検出の改善
• Authors: Zhimin Li, Cheng Zou, Yu Zhao, Boxun Li, Sheng Zhong
• Abstract要約: ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(HOI)検出は、高レベルな人間中心のシーン理解における基本的な課題である。 本稿では,HOI 分岐と新しい句分岐を含む PhraseHOI を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.483347746239055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-Object Interaction (HOI) detection is a fundamental task in high-level human-centric scene understanding. We propose PhraseHOI, containing a HOI branch and a novel phrase branch, to leverage language prior and improve relation expression. Specifically, the phrase branch is supervised by semantic embeddings, whose ground truths are automatically converted from the original HOI annotations without extra human efforts. Meanwhile, a novel label composition method is proposed to deal with the long-tailed problem in HOI, which composites novel phrase labels by semantic neighbors. Further, to optimize the phrase branch, a loss composed of a distilling loss and a balanced triplet loss is proposed. Extensive experiments are conducted to prove the effectiveness of the proposed PhraseHOI, which achieves significant improvement over the baseline and surpasses previous state-of-the-art methods on Full and NonRare on the challenging HICO-DET benchmark.
• Abstract（参考訳）: ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(HOI)検出は、高レベルな人間中心のシーン理解における基本的な課題である。 本稿では,hoi 分岐と新規句分岐を含む phrasehoi を提案し,言語を前もって活用し,関係表現を改善する。 具体的には、フレーズブランチはセマンティック埋め込みによって管理され、その基礎的真理は人間の余分な努力なしにオリジナルのHOIアノテーションから自動的に変換される。 一方,セマンティックな隣人による新しいフレーズラベルを合成するHOIでは,長い尾の問題に対処する新しいラベル合成法が提案されている。 さらに,このフレーズ分岐を最適化するために,蒸留損失と平衡三重項損失からなる損失を提案する。 提案したPhraseHOIの有効性を実証するため,提案手法はベースラインよりも大幅に改善され,HICO-DETベンチマーク上でのFullおよびNonRareの最先端手法を克服する。

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