För att förstå den visuella världen, en maskin måste inte bara känna igen enskilda objekt instanser utan också hur de interagerar. Människor står ofta i centrum för sådana interaktioner och att upptäcka människa-objekt-interaktioner är ett viktigt praktiskt och vetenskapligt problem. I den här artikeln tar vi upp uppgiften att upptäcka mänskliga, verb, objekttrilletter i utmanande vardagliga bilder. Vi föreslår en ny modell som drivs av en mänsklig-centrerad strategi. Vår hypotes är att utseendet av en person - deras pose, kläder, handling - är en kraftfull signal för att lokalisera de objekt de interagerar med. För att utnyttja denna signal, vår modell lär sig att förutsäga en åtgärdsspecifik densitet över målobjekt platser baserat på utseendet på en upptäckt person. Vår modell lär sig också gemensamt att upptäcka människor och föremål, och genom att sammanställa dessa förutsägelser kan den effektivt sluta sig till interaktionstrillingar i ett rent, gemensamt utbildat end-to-end-system som vi kallar InteractNet. Vi validerar vår strategi för de nyligen införda Verbs i COCO (V-COCO) och HICO-DET dataset, där vi visar kvantitativt övertygande resultat.
För HOI-detektionsuppgiften, Gkioxari et al. REF föreslog en mänsklig-centrerad strategi med argumentet att människans utseende ger starka signaler både när det gäller att upptäcka handlingen och lokalisera objektet.
Detecting and Recognizing Human-Object Interactions
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}