論文の概要: Spatial Parsing and Dynamic Temporal Pooling networks for Human-Object Interaction detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03061v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 07:26:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-09 04:04:29.402624
• Title: Spatial Parsing and Dynamic Temporal Pooling networks for Human-Object Interaction detection
• Title（参考訳）: 物体間相互作用検出のための空間解析と動的時間プーリングネットワーク
• Authors: Hongsheng Li, Guangming Zhu, Wu Zhen, Lan Ni, Peiyi Shen, Liang Zhang, Ning Wang, Cong Hua
• Abstract要約: 本稿では,空間的パーシングと動的テンポリング(SPDTP)ネットワークについて紹介する。 我々はCAD-120およびSome-Elseデータセットの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.896749712316222
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The key of Human-Object Interaction(HOI) recognition is to infer the relationship between human and objects. Recently, the image's Human-Object Interaction(HOI) detection has made significant progress. However, there is still room for improvement in video HOI detection performance. Existing one-stage methods use well-designed end-to-end networks to detect a video segment and directly predict an interaction. It makes the model learning and further optimization of the network more complex. This paper introduces the Spatial Parsing and Dynamic Temporal Pooling (SPDTP) network, which takes the entire video as a spatio-temporal graph with human and object nodes as input. Unlike existing methods, our proposed network predicts the difference between interactive and non-interactive pairs through explicit spatial parsing, and then performs interaction recognition. Moreover, we propose a learnable and differentiable Dynamic Temporal Module(DTM) to emphasize the keyframes of the video and suppress the redundant frame. Furthermore, the experimental results show that SPDTP can pay more attention to active human-object pairs and valid keyframes. Overall, we achieve state-of-the-art performance on CAD-120 dataset and Something-Else dataset.
• Abstract（参考訳）: 人間-物体相互作用(HOI)認識の鍵は、人間と物体の関係を推測することである。 近年,画像のHuman-Object Interaction(HOI)検出は大きな進歩を遂げている。 しかし,ビデオHOI検出性能は依然として改善の余地がある。 既存のワンステージ手法では、よく設計されたエンドツーエンドネットワークを使用してビデオセグメントを検出し、直接対話を予測する。 これにより、モデル学習とネットワークのさらなる最適化がより複雑になる。 本稿では,空間的パーシングと動的テンポリング(SPDTP)ネットワークについて紹介する。 既存の手法とは異なり,提案手法は空間解析によって対話的対と非対話的対の差を予測し,対話認識を行う。 さらに,映像のキーフレームを強調し,冗長フレームを抑制するために,学習可能で微分可能な動的テンポラリモジュール(dtm)を提案する。 さらに,実験結果から,SPDTPはアクティブな人-物対や有効なキーフレームにより多くの注意を払うことができることが示された。 CAD-120データセットとSomes-Elseデータセットの最先端性能を実現する。

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