論文の概要: IMPACT-HOI: Supervisory Control for Onset-Anchored Partial HOI Event Construction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01666v1
- Date: Sun, 03 May 2026 01:37:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.876328
- Title: IMPACT-HOI: Supervisory Control for Onset-Anchored Partial HOI Event Construction
- Title（参考訳）: IMPACT-HOI: オンセットアンコール部分HOIイベント構築のための監視制御
- Authors: Haoshen Zhang, Di Wen, Kunyu Peng, David Schneider, Zeyun Zhong, Alexander Jaus, Zdravko Marinov, Jiale Wei, Ruiping Liu, Junwei Zheng, Yufan Chen, Yufeng Zhang, Yuanhao Luo, Lei Qi, Rainer Stiefelhagen,
- Abstract要約: 我々は,エゴセントリックなプロシージャビデオに注釈を付けるための混合開始型フレームワークIMPACT-HOIを提案する。
IMPACT-HOIは、このタスクを部分的に指定され、オンセットされたイベント状態の漸進的な解決として捉えている。
9人の参加者によるユーザスタディでは、手動のアノテーションアクションが13.5%減少し、46.67%のイベントマッチレート、確認されたフィールド違反がゼロである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.51952455865155
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present IMPACT-HOI, a mixed-initiative framework for annotating egocentric procedural video by constructing structured event graphs for Human-Object Interactions (HOI), motivated by the need for high-quality structured supervision for learning robot manipulation from human demonstration. IMPACT-HOI frames this task as the incremental resolution of a partially specified, onset-anchored event state. A trust-calibrated controller selects among direct queries, human-confirmed suggestions, and conservative completions based on empirical annotator behavior and evidence quality. A risk-bounded execution protocol, utilizing atomic rollback, ensures that human-confirmed decisions are preserved against conflicting automated updates. A user study with 9 participants shows a 13.5% reduction in manual annotation actions, a 46.67% event match rate, and zero confirmed-field violations under the studied protocol. The code will be made publicly available at https://github.com/541741106/IMPACT_HOI.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人間-物体インタラクション(HOI)のための構造化イベントグラフを構築することで,人間によるデモからロボット操作を学習するための高品質な構造化監視の必要性を動機として,自己中心型プロシージャビデオに注釈をつけるための混合開始型フレームワークIMPACT-HOIを提案する。
IMPACT-HOIは、このタスクを部分的に指定され、オンセットされたイベント状態の漸進的な解決として捉えている。
信頼度調整コントローラは、経験的アノテータの挙動とエビデンス品質に基づいて、直接クエリ、人間確認提案、保守的完了の中から選択する。
リスクバウンドな実行プロトコルは、アトミックロールバックを利用して、人間が確認した決定が、自動更新の競合に対して保持されることを保証する。
9人の参加者によるユーザスタディでは、手動のアノテーションアクションが13.5%減少し、46.67%のイベントマッチレート、調査されたプロトコルによるフィールド違反がゼロであることが示されている。
コードはhttps://github.com/541741106/IMPACT_HOIで公開される。
関連論文リスト
- IMPACT-Scribe: Interactive Temporal Action Segmentation with Boundary Scribbles and Query Planning [75.72434806468884]
IMPACT-Scribeは高密度ラベリングのための修正駆動のフレームワークである。
不確実性を認識した境界管理、局所的な提案モデリング、コストを意識したクエリ計画、構造化された伝搬、修正駆動適応を組み合わせる。
実験と人間の研究により、このクローズドループの設計は、努力ごとのラベル付け品質を改善し、境界精度を高め、時間とともにより良い人間機械の相互作用を促進することが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-03T01:45:58Z) - Taming Actor-Observer Asymmetry in Agents via Dialectical Alignment [59.536125286960186]
セルフリフレクションと相互監査を可能にするために、専門的な役割を割り当てるマルチエージェントフレームワークがますます採用されている。
アクター・オブザーバ非対称性(Actor-Observer Asymmetric)と呼ばれる認知バイアスを同時に誘発する。
ReTASは、対立する視点を客観的なコンセンサスに合成するためにエージェントを誘導する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-21T15:05:58Z) - CORA: Conformal Risk-Controlled Agents for Safeguarded Mobile GUI Automation [68.53387633351484]
有害な行為に対する統計的保証を提供するポスト・ポリティクス・プレアクション保護フレームワークであるCORA(Conformal Risk-control GUI Agent)を提案する。
CORAは、安全を選択的行動実行として再定義する:我々は、提案されたステップごとに行動条件リスクを推定するためにガーディアンモデルを訓練する。
このパラダイムを厳格に評価するために、ステップレベルのハーモラベルを持つモバイル安全違反の新しいベンチマークであるPhone-Harmを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-10T09:41:21Z) - Trustworthy Evaluation of Robotic Manipulation: A New Benchmark and AutoEval Methods [30.612032540735402]
Eval-ActionsベンチマークとAutoEvalアーキテクチャを組み合わせたソリューションを提案する。
このデータセットは、Expert Grading(EG)、Rang-Guided preferences(RG)、Chain-of-Thought(CoT)の3つのコア監視信号を中心に構成されている。
AutoEval は EG プロトコルと RG プロトコルでそれぞれ 0.81 と 0.84 のSpearman's Rank correlation Coefficients (SRCC) を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-26T17:47:42Z) - Towards a Humanized Social-Media Ecosystem: AI-Augmented HCI Design Patterns for Safety, Agency & Well-Being [0.0]
ソーシャルプラットフォームは何十億もの人々を結び付けているが、そのエンゲージメント優先のアルゴリズムはユーザーに対してではなく、ユーザーに対して機能することが多い。
我々は,プラットフォームロジックとインターフェースの間に位置するユーザが所有する,説明可能な仲介者を提案する。
HL-AIは、プラットフォーム協力を必要とせず、実践的でモーメント間制御を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-08T06:22:15Z) - Metacognitive Self-Correction for Multi-Agent System via Prototype-Guided Next-Execution Reconstruction [58.51530390018909]
大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステムは、協調的な問題解決において優れているが、エラーのカスケードには脆弱である。
我々は,MASにリアルタイム,教師なし,ステップレベルの誤り検出と自己補正を付与するメタ認知フレームワークMASCを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-16T05:35:37Z) - FOR-Prompting: From Objection to Revision via an Asymmetric Prompting Protocol [7.765950922513099]
推論プロトコルは内部の審議を組織するが、自己修正を誘発する外部質問の明確なメカニズムは欠如している。
For-Promptingは、デフェンダーが回答を提案し、Objectionerが直接修正せずに質問スタイルの異議を提起し、Hostが一貫性とクロージャを強制する非対称なプロトコルである。
GSM8Kでは、単一プロンプトよりも約22%のポイントゲインとCoTと同等の精度を示し、一様GPT 4.1判事の推論とコヒーレンスにおいて10%以上の高い評価を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-02T04:57:58Z) - Ctrl-Z: Controlling AI Agents via Resampling [2.505902477669827]
マルチステップシステム管理タスクに挑戦する257のデータセットであるBashBenchを構築した。
各種安全対策により、敵に構築されたAIエージェントが悪意のあるコードを秘密裏にダウンロードして実行することを防ぐことができるかどうかを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-14T16:22:11Z) - ReAct: Temporal Action Detection with Relational Queries [84.76646044604055]
本研究は,アクションクエリを備えたエンコーダ・デコーダフレームワークを用いて,時間的行動検出(TAD)の進展を図ることを目的とする。
まず,デコーダ内の関係注意機構を提案し,その関係に基づいてクエリ間の関心を誘導する。
最後に、高品質なクエリを区別するために、推論時に各アクションクエリのローカライズ品質を予測することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-14T17:46:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。