论文阅读笔记：2020 CVPR Human Object Interactions (HOI) 论文 VSGNet

论文题目：VSGNet: Spatial Attention Network for Detecting Human Object Interactions Using Graph Convolutions

会议：2020 CVPR

机构：加州大学 圣巴巴拉分校 电子与计算机工程系

论文：https://arxiv.org/abs/2003.05541

代码：https://github.com/ASMIftekhar/VSGNet   （pytorch）

human-object interactions (HOI) 检测任务：

对于每一个image，检测出 human 和 object 的 bounding box，以及他们之间的交互（interactions）标签；

每个human-object对可以有多个交互标签，每个场景可以有多个human和object。

作者思路

起源 - 简单的HOI办法：

1. 分别从 human 和 object 上提取特征并分析：忽略了context信息和 人-物对 的空间信息；

2. 用union boxes建模空间关系：没有对交互显式地建模

因此，作者提出多分支网络：

视觉分支Visual Branch：分别从人、物和周围环境中提取视觉特征；

空间注意分支Spatial Attention Branch：建模人-物对之间的空间关系；

图卷积分支Graph Convolutional Branch：将场景视为一个图，人与对象作为节点，并对结构交互（structural interactions）进行建模。

网络结构

1.Overview

模型输入：图像特征 F 和 人的bbox   （1到H之间）和 物的bbox  （1到O之间），H和O分别是该场景中人和物的数量

模型目的：

1. 检测人h是否与物体o交互，并给出交互建议值

2. 预测动作类别概率向量 ，其大小为类别数

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