CVPRMar, 2021

HOI Transformer 实现端到端人体对象交互检测

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TL;DRHOI Transformer 是一种用于解决人与物体交互检测任务的算法，它可以通过全局图像上下文来推断物体与人的关系并在并行统一的方式下直接预测 HOI 实例，并引入了五元匹配损失来统一强制 HOI 预测，并能够在 HICO-DET 和 V-COCO 上取得比以前更好的性能表现。
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发现论文，激发创造
  • 基于 Transformer 的端到端人 - 物交互检测

    本文提出了一种基于 transformer 的编码器解码器框架，直接从图像中预测一组 <人，对象，交互> 三元组，通过此预测方法，我们的算法在不需要耗时的后处理的前提下，有效地利用图像中的固有语义关系，并实现了在对象检测后不到 1ms 的推理时间内，在两个 HOI 检测基准测试中实现了最新的性能。

    Apr, 2021

  • 基于解缠的 Transformer 的人 - 物互动检测

    该研究旨在解决人 - 物交互检测中的联合定位和分类问题，通过提出解耦三元组预测为人 - 物对检测和交互分类两个子任务来学习关注不同区域的表示，从而设计出 Disentangled Transformer，与现有 HOI transformers 相比，其方法在两个公共 HOI 基准测试中表现更佳。

    Apr, 2022

  • 几何特征增强的人物 - 物体交互检测

    我们提出了一种新颖的端到端 Transformer-style HOI 检测模型，即几何特征增强的 HOI 检测器 (GeoHOI)，通过度量关键点的相似性以及局部关键点图像补充互动查询表示，以提升 HOI 预测的性能。 extensive experiments 表明，该方法在 V-COCO 上优于最先进的模型，并在 HICO-DET 上实现了竞争性能，案例研究结果表明了该方法在基于视觉仪器的灾后救援中的适用性。

    Jun, 2024

  • 神经逻辑人 - 物体交互检测

    使用神经逻辑推理和 Transformer 来推断实体之间的可行互动，通过改进 Transformer 的自注意机制，使用逻辑约束学习过程，提高性能和零样本泛化能力。

    Nov, 2023

  • 将 HOI 检测重构为自适应集合预测

    本文提出一种基于 Adaptive Set Prediction 的 AS-Net 框架，通过多头注意力聚合查询集和全局上下文推理交互相关特征，同时使用实例感知注意模块将实例分支的特征引入交互分支，以实现更为准确高效的人物 - 物体交互检测。本方法在三个 HOI 检测数据集上实现比前沿方法更好的结果，尤其在大规模 HICO-DET 数据集上，相对于之前的最优结果实现了超过 31% 的性能提升。

    Mar, 2021

  • QPIC：基于查询的人 - 物交互配对检测，包含图像范围的上下文信息

    提出了一种基于 transformer 的特征提取器，其中关注机制和基于查询的检测起着关键作用，可以避免多个 HOI 实例的特征混合，有效提取上下文重要特征，优于现有方法。

    Mar, 2021

  • 使用交互点学习人 - 物交互检测

    本文提出了一种基于全卷积的去检测人 - 物交互的新方法，该方法利用相互作用点直接定位和分类相互作用，并结合密集的相互作用向量，将相互作用与人和物的检测相结合，以获得最终的预测结果。该方法在 V-COCO 和 HICO-DET 两个常用基准上均取得了最新的最佳表现。

    Mar, 2020

  • GTNet: 指导 Transformer 网络用于检测人物 - 物体交互

    文章介绍了 GTNet 模型，一种基于自注重的引导变换网络，它通过自注重将人和物体的视觉特征编码为空间上下文信息，从而增强了对人 - 物体交互的理解和检测。

    Aug, 2021

  • 探索基于交互倡议的结构感知变压器模型在人 - 物交互检测中的应用

    本文提出了一种新的基于 Transformer 风格的人 - 物交互检测器 STIP，其将 HOI 预测过程分解为交互提议生成和通过结构感知的 Transformer 将非参数化交互提议转换为 HOI 预测。实验结果显示，STIP 优于现有的 HOI 检测器。

    Jun, 2022

  • HODN: 人物 - 物体特征解离的 HOI 检测

    人物与物体的交互检测任务中，基于 Transformer 的方法显示出了显著的进展。然而，这些方法忽略了人物、物体和交互之间的关系，而我们提出了人物与物体解耦网络（HODN）来明确建模交互关系。我们的方法在 V-COCO 和 HICO-Det 数据集上取得了竞争性的性能，并且可以方便地与现有方法结合以获得最新的结果。

    Aug, 2023