典型文献
深度学习的人-物体交互检测研究进展
文献摘要：
人-物体交互检测(HOI),就是把图像作为输入,检测出图像中存在交互行为的人和物体以及他们之间的交互动词.它是计算机视觉范畴里继目标检测、图像分割和目标跟踪之后又一新任务,旨在对图像进行更深层的理解.针对目前基于深度学习的HOI检测综述性文章的空白,以HOI检测方法的发展历程为主线,对基于深度学习的HOI检测方法进行了分类与分析.首先简要总结了早期的技术方法,然后根据模型结构将现有算法分为两阶段方法和一阶段方法并对一些代表性算法进行分析介绍.将两阶段方法分为融入注意力、图模型以及姿势和身体部位三类进行重点论述,总结了每类方法的基本思想与优缺点.此外,还详细介绍了HOI检测任务的实验评价指标、基准数据集和大多数现有方法的实验结果,对不同类别的方法取得的结果进行说明.最后对该技术面临的主要挑战进行总结分析并对未来发展趋势进行展望.
文献关键词：
人-物体交互检测(HOI);计算机视觉;目标检测;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
阮晨钊;张祥森;刘科;赵增顺
作者机构：
山东科技大学 电子信息工程学院,山东 青岛 266590
文献出处：
引用格式：
[1]阮晨钊;张祥森;刘科;赵增顺-.深度学习的人-物体交互检测研究进展)[J].计算机科学与探索,2022(02):323-336
A类：
B类：
HOI,出图,交互行为,动词,计算机视觉,目标检测,图像分割,目标跟踪,新任务,模型结构,两阶段方法,图模型,姿势,身体部位,每类,基本思想,实验评价,基准数据集,主要挑战
AB值：
0.310266
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