論文の概要: Human Hands as Probes for Interactive Object Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09120v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 18:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-17 13:43:38.321603
• Title: Human Hands as Probes for Interactive Object Understanding
• Title（参考訳）: 対話的物体理解のためのプローブとしての人間手
• Authors: Mohit Goyal and Sahil Modi and Rishabh Goyal and Saurabh Gupta
• Abstract要約: 人間の手の動きと、関連するデータと必要な監視の両方を提供する方法の観察を実証する。 EPIC-KITCHENSデータセットにこれらの基本原理を適用し、状態に敏感な特徴をうまく学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.330625683887957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interactive object understanding, or what we can do to objects and how is a long-standing goal of computer vision. In this paper, we tackle this problem through observation of human hands in in-the-wild egocentric videos. We demonstrate that observation of what human hands interact with and how can provide both the relevant data and the necessary supervision. Attending to hands, readily localizes and stabilizes active objects for learning and reveals places where interactions with objects occur. Analyzing the hands shows what we can do to objects and how. We apply these basic principles on the EPIC-KITCHENS dataset, and successfully learn state-sensitive features, and object affordances (regions of interaction and afforded grasps), purely by observing hands in egocentric videos.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブなオブジェクト理解、あるいはオブジェクトに何ができるか、そしてコンピュータビジョンの長年の目標がどうあるのか。 そこで本研究では,人間の手の動きを観察することでこの問題に対処する。 人間の手の動きと、関連するデータと必要な監視の両方を提供する方法の観察を実証する。 手に触れると、アクティブなオブジェクトをローカライズし、安定化して学習し、オブジェクトとのインタラクションが発生する場所を明らかにする。 手を分析すれば、オブジェクトに何ができるか、どのようにできるのかがわかる。 我々はこれらの基本原則をepic-kitchensデータセットに適用し、状態に敏感な特徴とオブジェクトアフォーアンス(インタラクションとアフォーメントの領域)を学習することに成功しました。

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