論文の概要: Improving and Evaluating Hand-Object Interaction Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17384v1
• Date: Tue, 16 Jun 2026 00:44:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.187234
• Title: Improving and Evaluating Hand-Object Interaction Detection
• Title（参考訳）: 手動物体干渉検出の改良と評価
• Authors: Ahmad Darkhalil, Dima Damen, David Fouhey,
• Abstract要約: 手と、それらと直接的に、そしてツールを通して相互作用する物体を理解することは、アクション知覚から3D再構成、ロボット工学まで、タスクの重要なステップである。 本論文は,文献理解におけるHand-Object Interaction (HOI) の貢献について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.798864844773135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding hands and the objects they interact with, both directly and through tools, is a key step for tasks ranging from action perception to 3D reconstruction and robotics. Our paper provides several contributions to the Hand-Object Interaction (HOI) understanding literature: (1) HOI-DETR, a new framework that introduces hand-object and object-object interactions to the Co-DETR architecture to produce a state-of-the-art method; (2) a comprehensive HOI evaluation suite of 4 diverse datasets, including a video benchmark derived from the HD-EPIC dataset and fresh annotations that improve the Hands23 benchmark and (3) a trained checkpoint that significantly improves the state of the art across Hands23, HOIST, FineBio, and HD-EPIC, including mAP gains of over 20 percentage points on Hands23 and FineBio. Our ablations confirm the contributions of each model component.
• Abstract（参考訳）: 手と、それらと直接的に、そしてツールを通して相互作用する物体を理解することは、アクション知覚から3D再構成、ロボット工学まで、タスクの重要なステップである。 本稿では,1)Co-DETRアーキテクチャに手動とオブジェクトのインタラクションを導入して最先端の手法を作成する新しいフレームワークであるHOI-DETR,(2)HD-EPICデータセットから派生したビデオベンチマークとHands23ベンチマークを改善する新しいアノテーションを含む4つの多様なデータセットからなるHOI評価スイート,(3)Hands23,HOIST,FineBio,HD-EPICの20ポイント以上のmAPゲインを含むトレーニングチェックポイントを提案する。 当社のエイブレーションは、各モデルコンポーネントのコントリビューションを確認します。

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