Exploring Interactive Semantic Alignment for Efficient HOI Detection with Vision-language Model

📄 arXiv: 2404.12678v3 📥 PDF

作者: Jihao Dong, Renjie Pan, Hua Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-19 (更新: 2024-05-24)

💡 一句话要点

提出ISA-HOI以解决HOI检测中的上下文信息缺失问题

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

关键词: 人-物体交互 视觉-语言模型 特征对齐 跨模态融合 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的HOI检测方法多集中于物体外观特征，忽视了全局上下文信息，导致检测效果受限。
  2. 本文提出的ISA-HOI检测器通过对齐视觉和文本特征的交互语义，充分利用了CLIP模型的优势。
  3. 实验结果表明，ISA-HOI在HICO-DET和V-COCO基准上表现优异，训练周期显著减少，零-shot设置下超越了现有技术。

📝 摘要（中文）

人-物体交互（HOI）检测旨在定位人-物体对并理解其交互。近期的两阶段变换器方法表现出色，但往往忽视了全局上下文信息。基于此，本文提出了一种新型HOI检测器ISA-HOI，充分利用CLIP模型的知识，增强视觉与文本特征之间的交互语义对齐。我们首先提取图像的全局上下文和物体的局部特征，以改善图像中的交互特征。同时，提出动词语义增强（VSI）模块，通过跨模态融合提升动词标签的文本特征。最终，我们的方法在HICO-DET和V-COCO基准测试中取得了竞争性结果，并在零-shot设置下超越了现有最优方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是人-物体交互检测中的上下文信息缺失问题。现有的两阶段变换器方法往往侧重于物体的外观特征，忽略了全局上下文，从而影响了交互理解的准确性。

核心思路：ISA-HOI通过对视觉和文本特征进行交互语义对齐，利用CLIP模型的知识来增强检测效果。通过提取图像的全局上下文和物体的局部特征，改善交互特征的表达。

技术框架：ISA-HOI的整体架构包括两个主要模块：全局上下文提取模块和动词语义增强（VSI）模块。前者负责提取图像的全局信息，后者通过跨模态融合提升动词标签的文本特征。

关键创新：最重要的创新点在于引入了动词语义增强模块，能够有效提升文本特征的表达能力，与现有方法相比，ISA-HOI在对齐视觉和文本特征方面具有更强的能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化交互特征的学习，同时在网络结构上结合了CLIP模型的特征提取能力，以实现更高效的特征融合。通过这些设计，ISA-HOI在训练效率和检测精度上均有显著提升。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ISA-HOI在HICO-DET和V-COCO基准测试中取得了竞争性结果，训练周期显著减少，且在零-shot设置下超越了现有最优方法，展示了在特征对齐和上下文理解方面的显著提升。具体而言，ISA-HOI在多个评估指标上均表现优异，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、机器人交互、增强现实等场景。通过提高人-物体交互的检测精度，ISA-HOI能够为智能系统提供更准确的环境理解，进而提升人机交互的自然性和智能化水平。未来，该技术有望在自动驾驶、智能家居等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Human-Object Interaction (HOI) detection aims to localize human-object pairs and comprehend their interactions. Recently, two-stage transformer-based methods have demonstrated competitive performance. However, these methods frequently focus on object appearance features and ignore global contextual information. Besides, vision-language model CLIP which effectively aligns visual and text embeddings has shown great potential in zero-shot HOI detection. Based on the former facts, We introduce a novel HOI detector named ISA-HOI, which extensively leverages knowledge from CLIP, aligning interactive semantics between visual and textual features. We first extract global context of image and local features of object to Improve interaction Features in images (IF). On the other hand, we propose a Verb Semantic Improvement (VSI) module to enhance textual features of verb labels via cross-modal fusion. Ultimately, our method achieves competitive results on the HICO-DET and V-COCO benchmarks with much fewer training epochs, and outperforms the state-of-the-art under zero-shot settings.