用于人-物交互检测的并行推理网络
计算机视觉与模式识别
2023-01-10 v1
摘要
人-物交互(HOI)检测旨在学习人类如何与周围物体交互。以往的 HOI 检测框架使用单一预测器同时检测人、物体及其对应交互。仅使用一种共享预测器无法区分实例级预测与关系级预测的注意场。为解决此问题,我们提出一种基于 transformer 的新方法,称为并行推理网络(PR-Net),其为实例级定位与关系级理解构建两个独立的预测器。前者通过感知实例的末端区域专注于实例级定位;后者拓宽关系区域的范围以达到更好的关系级语义理解。在 HICO-DET 基准上的大量实验与分析表明,我们的 PR-Net 有效缓解了该问题。我们的 PR-Net 在 HICO-DET 与 V-COCO 基准上取得了具有竞争力的结果。
引用
@article{arxiv.2301.03510,
title = {Parallel Reasoning Network for Human-Object Interaction Detection},
author = {Huan Peng and Fenggang Liu and Yangguang Li and Bin Huang and Jing Shao and Nong Sang and Changxin Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.03510},
year = {2023}
}