論文の概要: ORMNet: Object-centric Relationship Modeling for Egocentric Hand-object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05576v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 02:20:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 02:22:00.790206
• Title: ORMNet: Object-centric Relationship Modeling for Egocentric Hand-object Segmentation
• Title（参考訳）: ORMNet:Egocentric Hand-Object Segmentationのためのオブジェクト中心関係モデリング
• Authors: Yuejiao Su, Yi Wang, Lap-Pui Chau,
• Abstract要約: エゴセントリック・ハンドオブジェクト・セグメンテーション(EgoHOS)は、エゴセントリック・イメージにおける手とオブジェクトのセグメンテーションと相互作用を目的とした、有望な新しいタスクである。 本稿では,エンドツーエンドかつ効果的なEgoHOSを実現するために,ORMNet(Object-centric Relationship Modeling Network)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.765419467710812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Egocentric hand-object segmentation (EgoHOS) is a promising new task aiming at segmenting hands and interacting objects in egocentric images. Although EgoHOS has the potential to enable various applications, current methods struggle to achieve both high performance and end-to-end optimization simultaneously. Moreover, existing approaches fail to fully leverage hand cues to assist the interacting-object segmentation and overlook the coupled relationships between diverse interacting-object categories, resulting in performance deficiencies. To address these limitations, this paper proposes a novel Object-centric Relationship Modeling Network (ORMNet) to fulfill end-to-end and effective EgoHOS by modeling relationships between hands and objects as well as objects and objects. Specifically, a Hand-Object Relation (HOR) module is introduced to capture the correlation between hands and objects, which uses hand features to guide the network to extract more distinguishing interacting-object features. Besides, we find the coupling relations between diverse interacting-object categories and design the Object Relation Decoupling (ORD) strategy to disentangle them, emphasizing learning of the interaction between hands and objects and reducing the confusion of interacting-object classification. In-domain experiments show that ORMNet has notably exceptional segmentation performance compared with state-of-the-art methods, while out-of-domain experiments further exhibit its robust generalization capability. The project is available at https://github.com/yuggiehk/ORMNet/
• Abstract（参考訳）: エゴセントリック・ハンドオブジェクト・セグメンテーション(EgoHOS)は、エゴセントリック・イメージにおける手とオブジェクトのセグメンテーションと相互作用を目的とした、有望な新しいタスクである。 EgoHOSは様々なアプリケーションを実現する可能性を秘めているが、現在の手法は高性能とエンドツーエンドの最適化を同時に実現するのに苦労している。 さらに、既存のアプローチでは、相互作用対象のセグメンテーションを支援するために手技を完全に活用できず、様々な相互作用対象のカテゴリ間の結合関係を見落とし、結果としてパフォーマンスの欠陥が生じる。 これらの制約に対処するために,オブジェクトとオブジェクト間の関係をモデリングすることで,エンドツーエンドかつ効果的なEgoHOSを実現するための新しいオブジェクト中心関係モデリングネットワーク(ORMNet)を提案する。 具体的には、ハンドオブジェクト関係(HOR)モジュールを導入して、手とオブジェクトの相関関係を捉える。 さらに,多種多様な相互作用対象のカテゴリ間の結合関係と,それらを切り離すためのオブジェクト関係疎結合(ORD)戦略を設計し,手と物体の相互作用の学習を強調し,相互作用対象の分類の混乱を低減する。 ドメイン内実験では、ORMNetは最先端のメソッドと比較して特に例外的なセグメンテーション性能を示し、ドメイン外実験では、その堅牢な一般化能力を示している。 プロジェクトはhttps://github.com/yuggiehk/ORMNet/で入手できる。

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