Abstrakt. Detta dokument tar upp uppgiften att upptäcka och känna igen människa-objekt-interaktioner (HOI) i bilder och videor. Vi introducerar Graph Parsing Neural Network (GPN), en ram som omfattar strukturell kunskap samtidigt som den är differentierad från början till slut. För en given scen, GPNN infer en parse graf som innehåller i) HOI graf struktur representeras av en adjacency matris, och ii) nod etiketter. Inom ramen för ett meddelande som passerar en slutsats beräknar GPN iterativt adjacencymatriser och nodetiketter. Vi utvärderar i stor utsträckning vår modell på tre HOI-detektorer på bilder och videor: HICO-DET, V-COCO och CAD-120 dataset. Vår strategi är betydligt bättre än den senaste tekniken, vilket bekräftar att GPNN är skalbart till stora datauppsättningar och gäller för rumsliga-temporala inställningar. Koden finns på https://github.com/SiyuanQi/gpnn.
Graph Parsing Neural Networks REF införlivade strukturella kunskaper och drog slutsatsen att en parsdiagram i ett meddelande passerar slutsatser ram.
Learning Human-Object Interactions by Graph Parsing Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}