論文の概要: HICO-DET-SG and V-COCO-SG: New Data Splits for Evaluating the Systematic Generalization Performance of Human-Object Interaction Detection Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09948v5
• Date: Fri, 12 Apr 2024 00:46:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 20:15:54.645512
• Title: HICO-DET-SG and V-COCO-SG: New Data Splits for Evaluating the Systematic Generalization Performance of Human-Object Interaction Detection Models
• Title（参考訳）: HICO-DET-SGとV-COCO-SG:人間-物体相互作用検出モデルの系統的一般化性能評価のための新しいデータ分割
• Authors: Kentaro Takemoto, Moyuru Yamada, Tomotake Sasaki, Hisanao Akima,
• Abstract要約: 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をローカライズし、人間とオブジェクトのペア間の相互作用を予測するタスクである。 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した。 新たなデータ分割を評価した場合,様々な特徴を持つHOI検出モデルは,元の分割を評価する場合よりもはるかに低性能であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9374282535132379
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-Object Interaction (HOI) detection is a task to localize humans and objects in an image and predict the interactions in human-object pairs. In real-world scenarios, HOI detection models need systematic generalization, i.e., generalization to novel combinations of objects and interactions, because the train data are expected to cover a limited portion of all possible combinations. To evaluate the systematic generalization performance of HOI detection models, we created two new sets of HOI detection data splits named HICO-DET-SG and V-COCO-SG based on the HICO-DET and V-COCO datasets, respectively. When evaluated on the new data splits, HOI detection models with various characteristics performed much more poorly than when evaluated on the original splits. This shows that systematic generalization is a challenging goal in HOI detection. By analyzing the evaluation results, we also gain insights for improving the systematic generalization performance and identify four possible future research directions. We hope that our new data splits and presented analysis will encourage further research on systematic generalization in HOI detection.
• 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をローカライズし、人間とオブジェクトのペア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、すなわち新しいオブジェクトと相互作用の組み合わせへの一般化を必要とする。 HOI検出モデルの系統的一般化性能を評価するため、HICO-DET-SGとV-COCO-SGという2種類のHOI検出データ分割をHICO-DETとV-COCOデータセットに基づいて作成した。 新たなデータ分割を評価した場合,様々な特徴を持つHOI検出モデルは,元の分割を評価する場合よりもはるかに低性能であった。 このことは、系統的な一般化がHOI検出の難しい目標であることを示している。 また, 評価結果を解析することにより, 体系的一般化性能を向上させるための洞察を得るとともに, 今後の4つの研究方向を明らかにする。 新たなデータ分割と解析が,HOI検出における系統的一般化のさらなる研究を促進することを願っている。

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