MSTR:エンドツーエンド人間-オブジェクト相互作用検出のためのマルチスケール変圧器【JST・京大機械翻訳】

Kim Bumsoo; Mun Jonghwan; On Kyoung-Woon; Shin Minchul; Lee Junhyun; Kim Eun-Sol

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207602144656 整理番号：22P0311359

MSTR:エンドツーエンド人間-オブジェクト相互作用検出のためのマルチスケール変圧器【JST・京大機械翻訳】

MSTR: Multi-Scale Transformer for End-to-End Human-Object Interaction Detection

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発行年： 2022年03月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

人間-Object相互作用(HOI)検出は,画像から三重項の集合を同定するタスクである。最近の研究では,エンドツーエンド訓練によるHOI検出において,多くの手設計部品の必要性を成功裏に除去する,変圧器符号器-デコーダアーキテクチャを提案した。しかし,それらは単一スケール特徴分解能に限られ,人間,オブジェクト,それらの相互作用を含むシーンにおいて,非常に異なるスケールと距離との準最適性能を提供する。この問題に取り組むために,著者らは,2つの新規HOI認識変形可能注意モジュールによって駆動されるHOI検出のためのマルチスケールTRansフォーマ(MSTR)を提案する。既存の変形可能な注意は,HOI検出性能において巨大なコストで来るが,MSTRの提案した注意モジュールは,相互作用を同定するのに不可欠なサンプリングポイントに効果的に参加することを学習する。実験では,2つのHOI検出ベンチマークで新しい最先端の性能を達成した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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