ECCVAug, 2020

DRG: 用于人物 - 物体交互检测的双重关系图

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TL;DR本研究解决了人 - 物互动检测的难题，提出了一种利用抽象空间 - 语义表示来描述每个人 - 物对并通过双重关系图聚合场景的上下文信息的方法，该模型相对于现有的算法在两个大型基准数据集上表现出更加优良的结果。
human-object interactionhoi detectiondual relation graphcontextual informationscene
发现论文，激发创造
  • 利用场景图进行人 - 物互动检测

    提出了一种利用场景图信息进行人 - 物交互（SG2HOI）检测的新方法，该方法通过全局背景信息和关系感知信息传递模块，利用图像中高级和语义的人物和物体关系，通过两种方式将场景图信息融入到 “人 - 物交互” 检测任务中，表现优于两个基准 HOI 数据集上的最新方法。

    Aug, 2021

  • 人 - 物交互检测的视觉 - 语义图注意力网络

    通过双图注意力网络，可以动态地从主要的人 - 物关系和附属关系中聚合环境视觉、空间和语义信息以实现强大的消岐能力。

    Jan, 2020

  • 基于图的人 - 物交互检测交互式推理

    本文提出了一种名为交互图的图形交互推理模型，以推断人类和周围物体的相互作用，并构建了新的框架用于检测 HOIs，即 in-GraphNet，该模型能够有效地利用视觉目标间的交互语义，且不需要昂贵的注释，实验证明该方法在 V-COCO 和 HICO-DET 基准测试中比现有的 HOI 检测方法表现更优，基准线相对提高了 9.4% 和 15%。

    Jul, 2020

  • 级联的人物 - 物品相互作用识别

    本文提出了一种基于级联架构的人体 - 目标交互理解方法，包括实例定位和交互识别两个阶段，并引入了关系排名和三元流分类器等组件，在边缘像素级别完成交互关系细分，实现了极佳的关系建模表现。

    Mar, 2020

  • 上下文异构图神经网络用于人 - 物交互检测

    本文提出一种基于异构图网络的目标与人交互检测方法，通过将人和物体建模为不同种类的节点，利用节点之间的内部关联信息和跨类别信息，再利用图注意力机制提升学习效果，实验表明内部关系和跨类别信息对于目标与人交互检测非常重要，并证实了模型的有效性。

    Oct, 2020

  • 基于几何特征的视频多人物体交互识别

    本研究提出一种基于几何特征的图卷积网络用于人 - 物交互识别，结合了人体姿态和物体位置等几何要素与视觉特征，在多人和多物体的情况下显著提高了识别准确率，并构建了新的多人人 - 物交互数据集 MPHOI-72。

    Jul, 2022

  • 基于基础模型的空间提示学习的通用人物 - 物体交互关系检测器

    在开放世界环境下，通过使用视觉语言（VL）基础模型和大型语言模型（LLMs），本研究探索了通用交互识别的方法，并通过进行深度分析和高级关系提取等设计，以实现超越现有方法的开放类别交互识别。

    Nov, 2023

  • 面向场景图生成与人物 - 物体交互检测的统一基于 Transformer 的框架

    以 Transformer 架构为基础的统一一步模型 SG2HOI + 同时实现了场景图生成和人物对象互动检测，在视觉特征的基础上生成关系三元组，并基于此预测人物对象互动，实现了显著的性能提升，超过了现有单阶段场景图生成模型和最先进的人物对象互动方法。

    Nov, 2023

  • 重新挖掘、学习和推理：探索跨模态语义相关性用于语言引导的 HOI 检测

    通过结构化文本知识，我们提出了一个系统且统一的框架 (RmLR) 来提高人物 - 物体交互检测，通过分析相互作用信息的损失并生成更全面的视觉表示，设计了更精细的句子 - 词级对齐和知识传递策略以有效解决多个交互和多个文本之间的匹配问题，进而提高了对交互的理解。实验结果表明我们的方法在公共基准测试上实现了最先进的性能，并进一步分析了我们方法的各个组成部分对效果的影响，为其功效提供了洞察。

    Jul, 2023

  • 按照意图交互：意图驱动的人 - 物交互检测

    该研究探索了基于人体姿态、注视和距离等因素实现社交场景下人和物体之间相互作用识别的方法，并针对误分类问题提出硬负样本采样策略。在两个基准数据集，即 V-COCO 和 HICO-DET 上进行实验并验证了各个组件的有效性。

    Aug, 2018