IMPACT-HOI：面向起始锚定部分 HOI 事件构造的监督控制
计算机视觉与模式识别
2026-05-05 v1 人工智能
机器人学
摘要
我们提出了 IMPACT-HOI，一个混合意图框架，用于通过构建人体-物体交互 (HOI) 的结构化事件图来注释自恒式程序视频，旨在为从人类演示中学习机器人操控提供高质量的结构化监督。IMPACT-HOI 将此任务视为部分指定、起始锚定事件状态的逐步解决过程。信任校准的控制器根据经验性注释者行为和证据质量，选择直接查询、人类确认建议或保守完成。利用原子回滚的风险受限执行协议，确保人类确认的决策在面对冲突的自动更新时得到保留。针对 9 位参与者的调查显示，手动注释动作减少 13.5%，事件匹配率为 46.67%，在所研究的协议下未确认违反字段。该代码将在 https://github.com/541741106/IMPACT_HOI 上公开。
引用
@article{arxiv.2605.01666,
title = {IMPACT-HOI: Supervisory Control for Onset-Anchored Partial HOI Event Construction},
author = {Haoshen Zhang and Di Wen and Kunyu Peng and David Schneider and Zeyun Zhong and Alexander Jaus and Zdravko Marinov and Jiale Wei and Ruiping Liu and Junwei Zheng and Yufan Chen and Yufeng Zhang and Yuanhao Luo and Lei Qi and Rainer Stiefelhagen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.01666},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 2 figures. Code is available at https://github.com/541741106/IMPACT_HOI