距离在人-物交互检测中至关重要
计算机视觉与模式识别
2022-07-06 v1 多媒体
摘要
人-物交互（HOI）检测在场景理解背景下受到相当关注。尽管在基准上取得进展，我们意识到现有方法在远距离交互上常表现不佳，其主要原因有二：1）远距离交互本质上比近距离更难识别。自然场景常涉及多个人与物体及错综的空间关系，使得远距离人-物交互识别深受复杂视觉上下文影响。2）基准数据集中远距离交互数量不足导致对这些实例的欠拟合。为解决这些问题，本文提出一种新颖的两阶段方法以更好地处理 HOI 检测中的远距离交互。我们方法的一个关键组件是新颖的远近距离注意力模块。它实现人与物体间的信息传播，从而巧妙地将空间距离纳入考虑。此外，我们设计了一种新颖的距离感知损失函数，使模型更关注遥远却稀有的交互。我们在两个具挑战性数据集 HICO-DET 和 V-COCO 上进行了广泛实验。结果表明所提方法大幅超越现有方法，取得新的 SOTA 性能。
引用
@article{arxiv.2207.01869,
title = {Distance Matters in Human-Object Interaction Detection},
author = {Guangzhi Wang and Yangyang Guo and Yongkang Wong and Mohan Kankanhalli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.01869},
year = {2022}
}