論文の概要: Egocentric Human-Object Interaction Detection Exploiting Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07061v1
• Date: Thu, 14 Apr 2022 15:59:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 13:40:13.868365
• Title: Egocentric Human-Object Interaction Detection Exploiting Synthetic Data
• Title（参考訳）: Egocentric Human-Object Interaction Detection Exploiting Synthetic Data
• Authors: Rosario Leonardi, Francesco Ragusa, Antonino Furnari, and Giovanni Maria Farinella
• Abstract要約: 産業的文脈において,エゴセントリックなヒューマンオブジェクトインタラクション(EHOI)を検出することの問題点を考察する。 EHOI検出に自動的にラベル付けされたFPV画像を生成するためのパイプラインとツールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.220651860718892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of detecting Egocentric HumanObject Interactions (EHOIs) in industrial contexts. Since collecting and labeling large amounts of real images is challenging, we propose a pipeline and a tool to generate photo-realistic synthetic First Person Vision (FPV) images automatically labeled for EHOI detection in a specific industrial scenario. To tackle the problem of EHOI detection, we propose a method that detects the hands, the objects in the scene, and determines which objects are currently involved in an interaction. We compare the performance of our method with a set of state-of-the-art baselines. Results show that using a synthetic dataset improves the performance of an EHOI detection system, especially when few real data are available. To encourage research on this topic, we publicly release the proposed dataset at the following url: https://iplab.dmi.unict.it/EHOI_SYNTH/.
• Abstract（参考訳）: 産業分野における自己中心的ヒューマンオブジェクトインタラクション(ehois)の検出の問題を考える。 大量の実画像の収集とラベリングが難しいため,特定の産業シナリオにおいて,ehoi検出用に自動ラベル付けされたフォトリアリスティック合成ファーストパーソンビジョン(fpv)画像を生成するパイプラインとツールを提案する。 EHOI検出の課題に対処するため,手やシーン内の物体を検知し,現在どの物体が相互作用に関与しているかを決定する手法を提案する。 提案手法の性能を,最先端のベースラインのセットと比較する。 その結果,合成データセットを用いることで,EHOI検出システムの性能が向上することがわかった。 このトピックについての研究を促進するため、提案されたデータセットを以下の url で公開している。

関連論文リスト

• AssemAI: Interpretable Image-Based Anomaly Detection for Manufacturing Pipelines [0.0]
  製造パイプラインにおける異常検出は、産業環境の複雑さと変動性によって強化され、依然として重要な課題である。 本稿では,スマート製造パイプラインに適した解釈可能な画像ベース異常検出システムAssemAIを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T01:50:09Z)
• Bayesian Detector Combination for Object Detection with Crowdsourced Annotations [49.43709660948812]
  制約のない画像できめ細かなオブジェクト検出アノテーションを取得するのは、時間がかかり、コストがかかり、ノイズに悩まされる。 ノイズの多いクラウドソースアノテーションでオブジェクト検出をより効果的に訓練するための新しいベイズ検出結合(BDC)フレームワークを提案する。 BDCはモデルに依存しず、アノテータのスキルレベルに関する事前の知識を必要とせず、既存のオブジェクト検出モデルとシームレスに統合される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T18:00:54Z)
• UnionDet: Union-Level Detector Towards Real-Time Human-Object Interaction Detection [35.2385914946471]
  本稿では,新しい結合レベル検出器を用いたHOI検出のための一段階メタアーキテクチャを提案する。 ヒトと物体の相互作用の1段階検出器は、相互作用予測時間4x14xを著しく減少させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T23:34:43Z)
• Are Synthetic Data Useful for Egocentric Hand-Object Interaction Detection? [12.987587227876565]
  本研究では,エゴセントリックな手・物体間相互作用検出における合成データの有効性について検討した。 実際のラベル付きデータの10%しか利用できないため、実際のデータにのみ訓練されたベースラインと比較して、全体的なAPの改善を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T11:29:00Z)
• VALERIE22 -- A photorealistic, richly metadata annotated dataset of urban environments [5.439020425819001]
  VALERIEツールパイプラインは、ドメイン固有の要素の理解に寄与するために開発された合成データジェネレータである。 VALERIE22データセットは、フォトリアリスティックセンサーシミュレーションを提供するVALERIEプロシージャツールパイプラインで生成された。 データセットは独自のリッチなメタデータセットを提供し、特定のシーンとセマンティックな特徴の抽出を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T15:44:45Z)
• Exploiting Multimodal Synthetic Data for Egocentric Human-Object Interaction Detection in an Industrial Scenario [14.188006024550257]
  EgoISM-HOIは,手や物体のアノテーションが豊富な産業環境下で合成されたEHOI画像からなる,新しいマルチモーダルデータセットである。 本研究は,提案手法を事前学習するために合成データを活用することにより,実世界のデータでテストした場合の性能が著しく向上することを示す。 この分野での研究を支援するため、私たちはデータセット、ソースコード、事前トレーニングされたモデルをhttps://iplab.dmi.unict.it/egoism-hoi.comで公開しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T09:56:55Z)
• Unified Visual Relationship Detection with Vision and Language Models [89.77838890788638]
  この研究は、複数のデータセットからラベル空間の結合を予測する単一の視覚的関係検出器のトレーニングに焦点を当てている。 視覚と言語モデルを活用した統合視覚関係検出のための新しいボトムアップ手法UniVRDを提案する。 人物体間相互作用検出とシーングラフ生成の双方による実験結果から,本モデルの競合性能が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T00:06:28Z)
• Exploiting Scene Graphs for Human-Object Interaction Detection [81.49184987430333]
  ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(Human-Object Interaction,HOI)検出は、人間とオブジェクト間のインタラクションのローカライズと認識を目的とした、基本的な視覚的タスクである。 そこで本研究では,シーングラフを用いたヒューマン・オブジェクト・インタラクション(SG2HOI)検出タスクのための新しい手法を提案する。 SG2HOIはSG情報を2つの方法で組み込む:(1)シーングラフを世界的文脈の手がかりに埋め込み、シーン固有の環境コンテキストとして機能し、(2)オブジェクトの近傍から関係を収集し、それらを対話に転送するリレーショナル・アウェア・メッセージ・パッシング・モジュールを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-19T09:40:50Z)
• Detecting Human-Object Interaction via Fabricated Compositional Learning [106.37536031160282]
  ヒューマンオブジェクトインタラクション(HOI)検出は、高レベルのシーン理解のための基本的なタスクです。 人間は珍しいまたは見えないHOIのサンプルを認識する非常に強力な構成知覚能力があります。 オープン長尾HOI検出の課題を解決するために,FCL(Fabricated Compositional Learning)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T08:52:56Z)
• DRG: Dual Relation Graph for Human-Object Interaction Detection [65.50707710054141]
  人-物間相互作用(HOI)検出の課題に対処する。 既存の方法は、人間と物体の対の相互作用を独立に認識するか、複雑な外観に基づく共同推論を行う。 本稿では,抽象的空間意味表現を活用して,各対象対を記述し,二重関係グラフを用いてシーンの文脈情報を集約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-26T17:59:40Z)
• ConsNet: Learning Consistency Graph for Zero-Shot Human-Object Interaction Detection [101.56529337489417]
  画像中のHuman, Action, Object>の形のHOIインスタンスを検出・認識することを目的としたHuman-Object Interaction (HOI) Detectionの問題点を考察する。 我々は、オブジェクト、アクション、インタラクション間の多レベルコンパレンシーは、稀な、あるいは以前には見られなかったHOIのセマンティック表現を生成するための強力な手がかりであると主張している。 提案モデルでは,人-対象のペアの視覚的特徴とHOIラベルの単語埋め込みを入力とし,それらを視覚-意味的関節埋め込み空間にマッピングし,類似度を計測して検出結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-14T09:11:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。