CVPRMar, 2021

将 HOI 检测重构为自适应集合预测

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TL;DR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。
human-object interactionhoi detectionas-netadaptive set predictioninstance-aware attention
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • HOI Transformer 实现端到端人体对象交互检测

    HOI 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。

    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

  • 基于概念引导记忆的高效自适应人 - 物交互检测

    本文提出了一种自适应 HOI 检测器，利用预训练模型并在长尾标记数据上进行训练，可有效地定位和推断人与物体之间的关系。该方法在 HICO-DET 和 V-COCO 数据集上获得了与最先进方法竞争力相当的结果，训练时间更短。

    Sep, 2023

  • 学习检测人 - 物互动

    在计算机视觉中，我们通过介绍一种新的深度神经网络 (HO-RCNN) 和一种新的输入特征（交互模式），解决了人 - 物目标交互检测（HOI）的基本问题，并在当前的 HICO 分类基准上引入实例注释，大大提高了 HOI 检测的性能。

    Feb, 2017

  • 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

  • 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

  • 人物 - 物体交互检测的解耦预训练

    提出了一种用于人物 - 物体交互检测（DP-HOI）的有效分离预训练方法，通过利用目标检测和动作识别数据集预训练检测和交互解码器层，并结合图像级监督实现了有效的模型参数初始化，从而显著提高现有 HOI 检测模型在各种稀有类别上的性能。

    Apr, 2024

  • 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