大家好,本周这篇文章主要介绍Human Object Interaction(HOI)这个关注人和物体之间关系的任务,文章将会对HOI的任务要求和背景做一个简单说明,同时介绍一下HOI任务最近一段时间遇到的难题以及相关进展。众所周知,随着深度学习的不断发展,我们研究的对象也从原本单一的图像识别向着高层次的语义理解和内容识别转变,这其中就包...
Detecting and Recognizing Human-Object Interactions 在HOI中,主要关注检测图像中人与物体的关系(human,verb,object),本文提出一个human-centric的方法,因为人的姿态,衣服,动作等是定位与其相关联物体的非常重要的信息。 网络模型如上图,在faster-rcnn基础上增加了human-centric branch与interaction branch两条分支,human...
Human-Object Interaction (HOI) detection aims to detect visual relations between human and objects in images. One significant problem of HOI detection is that non-interactive human-object pair can be easily mis-grouped and misclassified as an action, especially when humans are close and performing...
Defining No-Interaction with HOTR 在DETR中,最大化无对象类的Softmax输出的概率自然会抑制其他类的概率。然而,在HOI检测中,动作分类是多标签分类,其中每个动作被视为单独的二分类。由于缺少可以抑制冗余预测的显式类,HOTR会得到同一个⟨human,object⟩对的多个预测。因此,HOTR设置学习交互性的显式类(如果对之间...
Interaction Recognition 为了提高模型的表达能力,我们这里进一步利用了 the appearance of the target object,得到一个新的分支 interaction branch 3.2. Multi-task Training 我们将人-物关系的学习看做一个多任务学习问题,所有三个分支是共同训练的。 损失函数定义: Our overall loss is the sum of all losses in...
Detecting and recognizing human-object intaractions的工作引入了一种以人为中心的方法,称为InteractNet,该方法扩展了Faster R-CNN框架,并带有一个附加分支,以了解目标位置上特定于交互作用的密度图。Learning human-object interactions by graph parsing neural networks提出利用图卷积神经网络,并将HOI任务视为图结构优化...
1. Relation Parsing Neural Network for Human-Object Interaction Detection 1.1 总述 提出一种关系解析神经网络RPNN,由两部分组成:物体-身体部位图和人体-身体部位图,前者捕获身体部位与周围物体的关系,后者推断人体与身体部位的关系,并组合身体部位上下文信息以预测动作。这两个图由动作传递机制关联。 总的来说,...
论文笔记之Learning Human-Object Interaction Detection using Interaction Points 中心的,其中基于外观特征和粗糙的空间信息来预测所有可能的人-物体之间的交互。 作者认为,仅外观特征不足以捕获复杂的人与物体的相互作用。因此,在本文中,作者提出了一种新颖的全卷积方法,该方法直接检测人与...andrecognizinghuman-object...
Human-Object Interaction.Reasoning human actions with objects (like “playing baseball”, “playing guitar”), rather than recognizing individual actions (“playing”) or object instances (“baseball”, “guitar”), is essential for a more comprehensive understanding of what is happening in the scene...
对Weakly Supervised Human-Object Interaction Detection in Video via Contrastive Spatiotemporal Regions的进一步总结 利用来自自然语言句子描述的带有动词和名词短语标注的视频,以弱监督的方式检测视频中的人-物交互,并检测视频多帧中的人和物体边界框,这里的弱监督指的是在训练时不需要边界框注释,同时,允许以零次学习...