Abstract-Vi introducerar en svagt övervakad strategi för att lära mänskliga handlingar modelleras som interaktioner mellan människor och objekt. Vårt förhållningssätt är mänskligt centrerat: Vi lokaliserar först en människa i bilden och bestämmer sedan det objekt som är relevant för handlingen och dess rumsliga förhållande till människan. Modellen lärs automatiskt från en uppsättning stillbilder som endast kommenteras med åtgärdsetiketten. Vårt tillvägagångssätt bygger på en mänsklig detektor för att initiera modellen lärande. För robusthet till olika siktgrader bygger vi en detektor som lär sig att kombinera en uppsättning befintliga deldetektorer. Med utgångspunkt från människor som upptäcks i en uppsättning bilder som skildrar handlingen bestämmer vårt tillvägagångssätt handlingens objekt och dess rumsliga förhållande till människan. Dess slututgång är en probabilistisk modell av samspelet mellan människan och objektet, d.v.s. den rumsliga relationen mellan människan och objektet. Vi presenterar en omfattande experimentell utvärdering av data om idrottsaktiviteter från [1], PASCAL Action 2010 datauppsättning [2], och en ny människa-objekt interaktion data uppsättning.
Prest m.fl. I REF föreslås också svagt övervakad inlärning av interaktion mellan människor och objekt.
Weakly Supervised Learning of Interactions between Humans and Objects
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}