May, 2023

HICO-DET-SG 和 V-COCO-SG: 评估人 - 物交互检测中系统性泛化的新数据拆分

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TL;DR在研究中，作者发现现有的人 - 物互动检测模型普遍只考虑了有限的人物组合情形，为此，作者创建了两个数据集 HICO-DET-SG 和 V-COCO-SG，希望通过这些数据集鼓励更多的研究，以实现系统化的普遍化。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 使用混合监督方法检测人与物体之间的交互

    本文介绍了一种通过利用有强监督和弱监督数据相结合的方法来进行人物物品交互检测的流程，并介绍了一种交换元素技术来增加模型的鲁棒性，在 HICO-DET 数据集上的表现比同一监督模式下的最先进的弱监督和强监督方法表现更好。

    Nov, 2020

  • 通过功能泛化检测人 - 物交互

    本文提出了一种基于人与物体功能相似性的人类 - 物体交互检测方法，使用视觉特征、人类和物体之间的相对空间方向和功能相似物体参与相似交互的知识。在 HOI 数据集上，该方法在平均精度方面的绝对增益为 2.5%，并且在已知物体情况下实现了零样本 HOI 检测和广义物体检测。

    Apr, 2019

  • 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

  • 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 - 物交互检测中的可迁移交互知识

    研究人体与物体互动关系，通过使用一个可学习的 Interactiveness Network，学习 HOI 数据集的互动知识，从而实现在 HOI 分类推理之前进行非交互抑制，并在 HICO-DET 和 V-COCO 数据集上验证了方法的有效性和灵活性。

    Nov, 2018

  • 通过视觉语言集成实现零样本人 - 物体交互检测

    本研究提出了一种名为 KI2HOI 的新型框架，用于有效整合视觉语言模型的知识，从而改进零样本人物 - 物体交互检测。通过采用动词提取解码器将相应的动词查询转换为特定交互类别的表示形式，设计了基于视觉语义的动词特征学习模块。通过有效的加性自注意机制生成更全面的视觉表示。此外，创新的交互表示解码器通过交叉注意机制，有效地提取信息丰富的区域。为了处理低数据中的零样本学习，利用 CLIP 文本编码器的先验知识，为增强交互理解初始化线性分类器。在主流的 HICO-DET 和 V-COCO 数据集上进行的大量实验证明，我们的模型在各种零样本和全监督设置上优于以前的方法。

    Mar, 2024

  • 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

  • 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

  • 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