論文の概要: HODN: Disentangling Human-Object Feature for HOI Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10158v2
• Date: Thu, 7 Dec 2023 08:04:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 18:38:46.271931
• Title: HODN: Disentangling Human-Object Feature for HOI Detection
• Title（参考訳）: HODN:HOI検出のためのヒューマンオブジェクト機能
• Authors: Shuman Fang, Zhiwen Lin, Ke Yan, Jie Li, Xianming Lin, Rongrong Ji
• Abstract要約: 本稿では,Human and Object Disentangling Network (HODN) を提案し,Human-Object Interaction (HOI) の関係を明示的にモデル化する。 インタラクションに人間的特徴がより寄与していることを考慮し,インタラクションデコーダが人間中心の領域に焦点を当てていることを確認するためのヒューマンガイドリンク手法を提案する。 提案手法は,V-COCOとHICO-Det Linkingデータセットの競合性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.48164941412871
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of Human-Object Interaction (HOI) detection is to detect humans and their interactions with surrounding objects, where transformer-based methods show dominant advances currently. However, these methods ignore the relationship among humans, objects, and interactions: 1) human features are more contributive than object ones to interaction prediction; 2) interactive information disturbs the detection of objects but helps human detection. In this paper, we propose a Human and Object Disentangling Network (HODN) to model the HOI relationships explicitly, where humans and objects are first detected by two disentangling decoders independently and then processed by an interaction decoder. Considering that human features are more contributive to interaction, we propose a Human-Guide Linking method to make sure the interaction decoder focuses on the human-centric regions with human features as the positional embeddings. To handle the opposite influences of interactions on humans and objects, we propose a Stop-Gradient Mechanism to stop interaction gradients from optimizing the object detection but to allow them to optimize the human detection. Our proposed method achieves competitive performance on both the V-COCO and the HICO-Det datasets. It can be combined with existing methods easily for state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 人間と物体の相互作用(hoi:human-object interaction)検出のタスクは、人間とその周囲の物体との相互作用を検出することである。 しかし、これらの方法は人間、物体、相互作用の関係を無視する。 1) 人的特徴は,対話予測に対する対象的特徴よりも帰属的である。 2)対話的情報は物体の検出を妨害するが,人間の検出を助ける。 本稿では,Human and Object Disentangling Network (HODN) を提案する。Human and Object Disentangling Network (HODN) は,Human and Object Disentangling Network (HOI) の関係を明示的にモデル化する。 人間の特徴がよりインタラクションに寄与することを考えると,人間の特徴を組み込んだ人間中心領域に対話デコーダを集中させるヒューマンガイドリンク手法を提案する。 人間と物体との相互作用の反対の影響に対処するために、相互作用勾配が物体検出の最適化を妨げ、人間の検出を最適化するストップグレードのメカニズムを提案する。 提案手法は,V-COCOデータセットとHICO-Detデータセットの競合性能を実現する。 最新の結果を得るために、既存のメソッドと簡単に組み合わせることができる。

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