論文の概要: HICO-DET-SG and V-COCO-SG: New Data Splits to Evaluate Systematic Generalization in Human-Object Interaction Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09948v1
• Date: Wed, 17 May 2023 05:03:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 17:36:13.229626
• Title: HICO-DET-SG and V-COCO-SG: New Data Splits to Evaluate Systematic Generalization in Human-Object Interaction Detection
• Title（参考訳）: hico-det-sgとv-coco-sg:人間-対象インタラクション検出における体系的一般化を評価するための新しいデータ分割
• Authors: Kentaro Takemoto, Moyuru Yamada, Tomotake Sasaki, Hisanao Akima
• Abstract要約: 我々はHICO-DETとV-COCOデータセットに基づいてHICO-DET-SGとV-COCO-SGという2つの新しいHOI検出データ分割を作成する。 我々は,新しいデータ分割に対する代表HOI検出モデルの評価を行い,元のデータセットと比較してテスト性能の大幅な劣化を観測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.007262412327553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-Object Interaction (HOI) detection is a task to predict interactions between humans and objects in an image. In real-world scenarios, HOI detection models are required systematic generalization, i.e., generalization to novel combinations of objects and interactions, because it is highly probable that the train data only cover a limited portion of all possible combinations. However, to our knowledge, no open benchmark or existing work evaluates the systematic generalization in HOI detection. To address this issue, we created two new sets of HOI detection data splits named HICO-DET-SG and V-COCO-SG based on HICO-DET and V-COCO datasets. We evaluated representative HOI detection models on the new data splits and observed large degradation in the test performances compared to those on the original datasets. This result shows that systematic generalization is a challenging goal in HOI detection. We hope our new data splits encourage more research toward this goal.
• Abstract（参考訳）: ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(Human-Object Interaction、HOI)は、画像中の人間とオブジェクト間の相互作用を予測するタスクである。 実世界のシナリオでは、HOI検出モデルは体系的な一般化、すなわち、オブジェクトと相互作用の新たな組み合わせへの一般化を必要とする。 しかし、我々の知る限り、オープンベンチマークや既存の研究はHOI検出の体系的な一般化を評価していない。 この問題に対処するため、HICO-DETとV-COCO-SGという2つのHOI検出データ分割セットを作成し、HICO-DETとV-COCOデータセットに基づく。 我々は,新しいデータ分割に対する代表HOI検出モデルの評価を行い,元のデータセットと比較してテスト性能の大幅な劣化を観測した。 この結果から,系統的な一般化がHOI検出の課題であることが示された。 新しいデータ分割によって、この目標に向けてさらなる研究が促進されることを願っています。

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