典型文献
基于交互实例推荐网络的人-物交互检测方法研究
文献摘要：
人-物交互检测任务的目标是定位并且识别图像中人与其周围物体的交互关系.该任务的挑战在于机器无法知道人具体和哪些物体存在交互关系,现有方法大多对人和物进行完全配对来解决这个问题.与他们不同,本文提出了一种基于关系推理的交互实例推荐网络来适应人-物交互检测任务,主要想法是利用人和物体的视觉关系中潜在的交互关系来推荐人-物对.此外,本文还设计了一个跨模态信息融合模块,对不同的上下文信息根据其对检测结果的影响程度进行融合,以此提高检测精度.本文在HICO-DET和V-COCO数据集上进行了充分的实验来验证所提出的方法,结果表明,本文方法在HICO-DET和V-COCO数据集上的mAP达到了19.90％和50.3％,分别比基准网络高了4.5％和2.8％.
文献关键词：
人-物交互检测;行为检测;注意力机制;图神经网络;图像理解
中图分类号：
作者姓名：
薛丽霞;尹凯建;汪荣贵;杨娟
作者机构：
合肥工业大学计算机与信息学院,安徽 合肥 230031
文献出处：
引用格式：
[1]薛丽霞;尹凯建;汪荣贵;杨娟-.基于交互实例推荐网络的人-物交互检测方法研究)[J].光电工程,2022(07):42-54
A类：
HICO
B类：
识别图,交互关系,道人,关系推理,想法,视觉关系,推荐人,跨模态,模态信息,信息融合,上下文信息,高检,检测精度,DET,COCO,mAP,比基,基准网络,行为检测,注意力机制,图神经网络,图像理解
AB值：
0.449759
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