Enhancing HOI Detection with Contextual Cues from Large Vision-Language Models

📄 arXiv: 2311.16475v2 📥 PDF

作者: Yu-Wei Zhan, Fan Liu, Xin Luo, Xin-Shun Xu, Liqiang Nie, Mohan Kankanhalli

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-26 (更新: 2024-10-08)

💡 一句话要点

提出ConCue以解决HOI检测中的上下文信息不足问题

🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 人-物体交互 上下文信息 视觉-语言模型 特征提取 多塔结构 智能监控 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有的HOI检测方法难以充分捕捉上下文信息，导致交互识别的准确性不足。
  2. 本文提出ConCue，通过利用大型VLMs生成上下文线索，改进HOI检测中的视觉特征提取。
  3. 实验结果显示，ConCue与现有方法结合后，在两个数据集上显著提高了检测性能。

📝 摘要（中文）

人-物体交互（HOI）检测旨在识别人与物体的配对及其交互。然而，传统的HOI检测方法往往难以充分捕捉到准确识别这些交互所需的上下文信息。尽管大型视觉-语言模型（VLMs）在涉及人类交互的任务中展现出潜力，但它们并未针对HOI检测进行优化。本文提出了一种新方法ConCue，通过设计专门的提示来利用大型VLMs生成图像中的上下文线索，并开发了基于变换器的特征提取模块，将这些上下文线索整合到实例和交互检测器中。实验结果表明，ConCue显著提升了现有最先进方法在两个广泛使用的数据集上的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决HOI检测中上下文信息捕捉不足的问题。现有方法在复杂的人类行为和多样的交互环境中表现不佳，导致交互识别的准确性降低。

核心思路：论文提出的核心思路是利用大型VLMs生成上下文线索，以增强HOI检测的视觉特征提取能力。通过设计专门的提示，能够更好地理解图像中的人类交互。

技术框架：整体架构包括一个多塔结构的变换器特征提取模块，能够将生成的上下文线索整合到实例和交互检测器中。该框架分为上下文线索生成和特征提取两个主要阶段。

关键创新：最重要的技术创新在于将大型VLMs生成的上下文线索有效整合进HOI检测流程中，这一方法与传统的特征提取方式有本质区别。

关键设计：在设计中，采用了特定的提示策略以引导VLMs生成上下文信息，并在特征提取模块中实现了多塔架构，以便更好地融合上下文线索。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ConCue与现有最先进的HOI检测方法结合后，在两个广泛使用的数据集上性能显著提升，具体提升幅度达到X%（具体数据需根据实验结果填写）。这一成果验证了上下文线索在HOI检测中的重要性。

🎯 应用场景

该研究在智能监控、机器人交互和人机协作等领域具有广泛的应用潜力。通过提高HOI检测的准确性，可以增强机器对人类行为的理解，从而在实际场景中实现更智能的交互和反应。未来，该方法可能推动更多基于上下文的智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

Human-Object Interaction (HOI) detection aims at detecting human-object pairs and predicting their interactions. However, conventional HOI detection methods often struggle to fully capture the contextual information needed to accurately identify these interactions. While large Vision-Language Models (VLMs) show promise in tasks involving human interactions, they are not tailored for HOI detection. The complexity of human behavior and the diverse contexts in which these interactions occur make it further challenging. Contextual cues, such as the participants involved, body language, and the surrounding environment, play crucial roles in predicting these interactions, especially those that are unseen or ambiguous. Moreover, large VLMs are trained on vast image and text data, enabling them to generate contextual cues that help in understanding real-world contexts, object relationships, and typical interactions. Building on this, in this paper we introduce ConCue, a novel approach for improving visual feature extraction in HOI detection. Specifically, we first design specialized prompts to utilize large VLMs to generate contextual cues within an image. To fully leverage these cues, we develop a transformer-based feature extraction module with a multi-tower architecture that integrates contextual cues into both instance and interaction detectors. Extensive experiments and analyses demonstrate the effectiveness of using these contextual cues for HOI detection. The experimental results show that integrating ConCue with existing state-of-the-art methods significantly enhances their performance on two widely used datasets.