論文の概要: Neural-Logic Human-Object Interaction Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09817v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 11:47:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 14:29:50.198114
• Title: Neural-Logic Human-Object Interaction Detection
• Title（参考訳）: 神経・生理的ヒューマン・オブジェクトインタラクション検出
• Authors: Liulei Li, Jianan Wei, Wenguan Wang, Yi Yang
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルロジック推論を利用した新しいHOI検出器であるL OGIC HOIと,実体間の相互作用を推測するTransformerを提案する。 具体的には,バニラトランスフォーマーの自己保持機構を改変し,人間,行動,対象>三重項を推論し,新たな相互作用を構成する。 我々はこれらの2つの特性を一階述語論理で定式化し、それらを連続空間に基底にして、我々のアプローチの学習過程を制約し、性能とゼロショットの一般化能力を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.4993347702353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The interaction decoder utilized in prevalent Transformer-based HOI detectors typically accepts pre-composed human-object pairs as inputs. Though achieving remarkable performance, such paradigm lacks feasibility and cannot explore novel combinations over entities during decoding. We present L OGIC HOI, a new HOI detector that leverages neural-logic reasoning and Transformer to infer feasible interactions between entities. Specifically, we modify the self-attention mechanism in vanilla Transformer, enabling it to reason over the <human, action, object> triplet and constitute novel interactions. Meanwhile, such reasoning process is guided by two crucial properties for understanding HOI: affordances (the potential actions an object can facilitate) and proxemics (the spatial relations between humans and objects). We formulate these two properties in first-order logic and ground them into continuous space to constrain the learning process of our approach, leading to improved performance and zero-shot generalization capabilities. We evaluate L OGIC HOI on V-COCO and HICO-DET under both normal and zero-shot setups, achieving significant improvements over existing methods.
• Abstract（参考訳）: 一般的なトランスフォーマーベースのHOI検出器で使用される相互作用デコーダは、通常、プリコンプットされた人間と物体のペアを入力として受け入れる。 優れた性能を達成する一方で、そのようなパラダイムは実現不可能であり、デコード中にエンティティよりも新しい組み合わせを探索することができない。 本稿では,ニューラルロジック推論を利用した新しいHOI検出器であるL OGIC HOIと,実体間の相互作用を推測するTransformerを提案する。 具体的には,バニラ変圧器の自己保持機構を改変し,<人,行動,対象>三重項を推論し,新たな相互作用を構成する。 一方、そのような推論過程はHOIを理解するための2つの重要な性質によって導かれる: 余裕(物体が促進する潜在的な行動)とプロキシ(人間と物体の間の空間的関係)である。 この2つの特性を一階述語論理で定式化し,それらを連続空間に固定することで,学習過程を制約し,性能向上とゼロショット一般化を実現する。 我々は,V-COCOとHICO-DETのL OGIC HOIを,通常の設定とゼロショット設定の両方で評価し,既存の手法よりも大幅に改善した。

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