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Detecting human-object interaction with multi-level pairwise feature network

Computational Visual Media 2021年第2期7卷 229-239页

作者： Hanchao Liu Tai-Jiang Mu Xiaolei Huan Key Laboratory of Pervasive Computing Ministry of EducationBNRistDepartment of Computer Science and TechnologyTsinghua UniversityBeijing 100084China College of Information Sciences and Technology Pennsylvania State UniversityUniversity ParkPA 16802USA.

Human–object interaction(HOI)detection is crucial for human-centric image understanding which aims to infer human,action,object triplets within an *** studies often exploit visual features and the spatial configuration of a human–object pair in order to learn the action linking the human and object in the *** argue that such a paradigm of pairwise feature extraction and action inference can be applied not only at the whole human and object instance level,but also at the part level at which a body part interacts with an object,and at the semantic level by considering the semantic label of an object along with human appearance and human–object spatial configuration,to infer the *** thus propose a multi-level pairwise feature network(PFNet)for detecting human–object *** network consists of three parallel streams to characterize HOI utilizing pairwise features at the above three levels;the three streams are finally fused to give the action *** experiments show that our proposed PFNet outperforms other state-of-the-art methods on the VCOCO dataset and achieves comparable results to the state-of-the-art on the HICO-DET dataset.

关键词： human–object interaction detection pairwise feature network deep learning multi-level object instance

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