LEMON: Learning 3D Human-Object Interaction Relation from 2D Images

📄 arXiv: 2312.08963v2 📥 PDF

作者: Yuhang Yang, Wei Zhai, Hongchen Luo, Yang Cao, Zheng-Jun Zha

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-14 (更新: 2024-03-31)

备注: accept by CVPR2024

💡 一句话要点

LEMON：从2D图像学习3D人-物交互关系，提升具身智能

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D人-物交互 交互关系学习 具身智能 几何相关性 交互意图 2D图像理解 3D场景理解 曲率特征

📋 核心要点

  1. 现有方法在3D人-物交互关系学习中，孤立地预测交互元素，忽略了人与物之间的内在关联和交互的不确定性。
  2. LEMON模型通过挖掘人与物的交互意图，并利用曲率引导几何相关性的提取，从而联合预测3D空间中的交互元素。
  3. 论文构建了3DIR数据集，实验结果表明LEMON模型在3D人-物交互关系预测方面优于现有方法。

📝 摘要（中文）

学习3D人-物交互关系对于具身智能和交互建模至关重要。现有方法主要从人或物的角度出发，预测孤立的交互元素，如人体接触、物体可供性和人-物空间关系，未能充分利用交互对象（人和物）之间的相关性，并且难以解决交互中的不确定性。实际上，物体的功能会影响人的交互意图，揭示交互内容；交互的人和物呈现匹配的几何结构，展示交互方式。为此，我们提出了LEMON（LEarning 3D huMan-Object iNteraction relation），一个统一的模型，挖掘交互对象的交互意图，并利用曲率引导几何相关性的提取，结合两者来预测3D空间中的交互元素。此外，我们收集了3D交互关系数据集（3DIR），作为训练和评估的测试平台。大量实验表明，LEMON优于孤立估计每个元素的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从2D图像中学习3D人-物交互关系的问题。现有方法通常孤立地预测交互元素，例如人体接触、物体可供性以及人-物空间关系，忽略了人与物之间的内在关联，导致交互预测不准确，并且难以处理交互过程中的不确定性。

核心思路：论文的核心思路是利用人与物之间的内在相关性来提升3D人-物交互关系的学习效果。具体来说，论文认为物体的功能会影响人的交互意图，而交互的人和物之间存在匹配的几何结构。因此，通过同时考虑交互意图和几何相关性，可以更准确地预测3D交互关系。

技术框架：LEMON模型是一个统一的模型，主要包含以下几个模块：1) 交互意图挖掘模块：用于挖掘人和物的交互意图，例如人想要做什么，物体可以用来做什么。2) 几何相关性提取模块：利用曲率信息来引导几何相关性的提取，从而捕捉人和物之间的几何匹配关系。3) 交互元素预测模块：结合交互意图和几何相关性，预测3D空间中的交互元素，例如人体接触点、物体可供性区域以及人-物空间关系。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个统一的模型LEMON，可以同时考虑交互意图和几何相关性，从而更准确地预测3D人-物交互关系。2) 利用曲率信息来引导几何相关性的提取，从而更好地捕捉人和物之间的几何匹配关系。3) 构建了一个新的3D交互关系数据集（3DIR），为3D人-物交互关系的学习和评估提供了测试平台。

关键设计：论文中关于网络结构和损失函数等技术细节未详细描述，属于未知信息。但可以推测，交互意图挖掘模块可能采用Transformer或GNN等结构来建模人与物之间的关系。几何相关性提取模块可能使用卷积神经网络来提取曲率特征，并使用注意力机制来关注重要的几何区域。损失函数可能包含交互元素预测的损失、交互意图预测的损失以及几何相关性学习的损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，LEMON模型在3D人-物交互关系预测方面优于现有方法。具体来说，LEMON模型在人体接触点预测、物体可供性区域预测以及人-物空间关系预测等任务上都取得了显著的提升。论文构建的3DIR数据集也为后续研究提供了有价值的资源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作、虚拟现实、人机交互等领域。例如，机器人可以利用该模型理解人的交互意图，从而更好地完成任务。在虚拟现实中，该模型可以生成更逼真的人-物交互场景，提升用户体验。此外，该研究还可以用于辅助驾驶，帮助车辆理解驾驶员的意图，从而提高驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

Learning 3D human-object interaction relation is pivotal to embodied AI and interaction modeling. Most existing methods approach the goal by learning to predict isolated interaction elements, e.g., human contact, object affordance, and human-object spatial relation, primarily from the perspective of either the human or the object. Which underexploit certain correlations between the interaction counterparts (human and object), and struggle to address the uncertainty in interactions. Actually, objects' functionalities potentially affect humans' interaction intentions, which reveals what the interaction is. Meanwhile, the interacting humans and objects exhibit matching geometric structures, which presents how to interact. In light of this, we propose harnessing these inherent correlations between interaction counterparts to mitigate the uncertainty and jointly anticipate the above interaction elements in 3D space. To achieve this, we present LEMON (LEarning 3D huMan-Object iNteraction relation), a unified model that mines interaction intentions of the counterparts and employs curvatures to guide the extraction of geometric correlations, combining them to anticipate the interaction elements. Besides, the 3D Interaction Relation dataset (3DIR) is collected to serve as the test bed for training and evaluation. Extensive experiments demonstrate the superiority of LEMON over methods estimating each element in isolation.