論文の概要: VLM-HOI: Vision Language Models for Interpretable Human-Object Interaction Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18038v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 04:13:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:28:14.842263
• Title: VLM-HOI: Vision Language Models for Interpretable Human-Object Interaction Analysis
• Title（参考訳）: VLM-HOI:人間と物体の相互作用解析のための視覚言語モデル
• Authors: Donggoo Kang, Dasol Jeong, Hyunmin Lee, Sangwoo Park, Hasil Park, Sunkyu Kwon, Yeongjoon Kim, Joonki Paik,
• Abstract要約: 対象物間相互作用(HOI)検出タスク(bfVLM-HOI)の目的関数形式としてVLMを明示的に活用する新しい手法を提案する。 VLMの言語理解を十分に活用するために言語的にHOI三重項を表現し、その局所化とオブジェクト中心の性質からCLIPモデルよりも適している。 提案手法の有効性を実証し,ベンチマーク上での最先端HOI検出精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.676256316312877
• License:
• Abstract: The Large Vision Language Model (VLM) has recently addressed remarkable progress in bridging two fundamental modalities. VLM, trained by a sufficiently large dataset, exhibits a comprehensive understanding of both visual and linguistic to perform diverse tasks. To distill this knowledge accurately, in this paper, we introduce a novel approach that explicitly utilizes VLM as an objective function form for the Human-Object Interaction (HOI) detection task (\textbf{VLM-HOI}). Specifically, we propose a method that quantifies the similarity of the predicted HOI triplet using the Image-Text matching technique. We represent HOI triplets linguistically to fully utilize the language comprehension of VLMs, which are more suitable than CLIP models due to their localization and object-centric nature. This matching score is used as an objective for contrastive optimization. To our knowledge, this is the first utilization of VLM language abilities for HOI detection. Experiments demonstrate the effectiveness of our method, achieving state-of-the-art HOI detection accuracy on benchmarks. We believe integrating VLMs into HOI detection represents important progress towards more advanced and interpretable analysis of human-object interactions.
• Abstract（参考訳）: VLM(Large Vision Language Model)は、最近、2つの基本的なモダリティをブリッジする際、顕著な進歩に対処している。 十分に大きなデータセットで訓練されたVLMは、視覚と言語の両方を包括的に理解し、多様なタスクを実行する。 本稿では、この知識を正確に抽出するために、人-物体相互作用(HOI)検出タスク(\textbf{VLM-HOI})の目的関数形式としてVLMを明示的に活用する新しい手法を提案する。 具体的には,画像テキストマッチング手法を用いて予測されたHOI三重項の類似性を定量化する手法を提案する。 VLMの言語理解を十分に活用するために言語的にHOI三重項を表現し、その局所化とオブジェクト中心の性質からCLIPモデルよりも適している。 このマッチングスコアは、コントラスト最適化の目的として使用される。 我々の知る限り、これはHOI検出のためのVLM言語能力の初めての活用である。 提案手法の有効性を実証し,ベンチマーク上での最先端HOI検出精度を実現する。 VLMをHOI検出に組み込むことは、人間と物体の相互作用のより先進的で解釈可能な分析に向けた重要な進歩であると考えている。

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