Exploring Conditional Multi-Modal Prompts for Zero-shot HOI Detection

📄 arXiv: 2408.02484v1 📥 PDF

作者: Ting Lei, Shaofeng Yin, Yuxin Peng, Yang Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-05

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出条件多模态提示CMMP，用于零样本人-物交互检测，提升泛化性。

🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 零样本学习 人-物交互检测 多模态提示学习 视觉语言模型 条件提示

📋 核心要点

  1. 零样本HOI检测旨在识别和定位已见和未见的交互类别，现有方法泛化能力不足。
  2. CMMP通过学习解耦的视觉和语言提示，并融入实例和空间先验知识，提升模型泛化性。
  3. 实验结果表明，CMMP在各种零样本设置下，未见类别的检测性能超越了现有最佳方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于零样本人-物交互（HOI）检测的新框架，名为条件多模态提示（CMMP）。该方法旨在增强大型基础模型（如CLIP）在HOI检测微调中的泛化能力。与传统的提示学习方法不同，CMMP学习解耦的视觉和语言提示，分别用于交互感知视觉特征提取和可泛化的交互分类。具体而言，CMMP将不同粒度的先验知识集成到条件视觉提示中，包括输入条件实例先验和全局空间模式先验。前者鼓励图像编码器平等对待属于已见或潜在未见HOI概念的实例，而后者提供人与对象交互时合理的代表性空间配置。此外，CMMP采用具有一致性约束的语言感知提示学习，以保留大型基础模型的知识，从而在文本分支中实现更好的泛化。大量实验表明，CMMP检测器在各种零样本设置的未见类别上优于先前的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：零样本人-物交互（HOI）检测旨在识别图像中人和物体之间的交互关系，并定位它们的位置，同时需要模型能够识别训练集中未见过的交互类别。现有方法的痛点在于，如何有效地利用已见类别的知识，泛化到未见类别，并且如何在视觉和语言模态之间建立有效的关联，以实现更好的交互理解。

核心思路：CMMP的核心思路是利用条件多模态提示学习，分别针对视觉和语言模态学习解耦的提示。对于视觉模态，通过引入实例先验和空间先验，引导模型关注与交互相关的视觉特征。对于语言模态，通过一致性约束，保留大型基础模型的知识，从而提升模型在未见类别上的泛化能力。

技术框架：CMMP框架主要包含以下几个模块：1) 图像编码器：用于提取图像的视觉特征。2) 条件视觉提示学习模块：利用实例先验和空间先验，生成条件视觉提示，引导图像编码器提取交互相关的视觉特征。3) 文本编码器：用于提取交互类别的文本特征。4) 语言感知提示学习模块：通过一致性约束，学习语言提示，提升文本编码器的泛化能力。5) HOI检测头：基于视觉和文本特征，预测人和物体之间的交互关系和位置。

关键创新：CMMP的关键创新在于：1) 提出了解耦的视觉和语言提示学习方法，分别针对视觉和语言模态进行优化。2) 引入了实例先验和空间先验，引导模型关注与交互相关的视觉特征。3) 采用了具有一致性约束的语言感知提示学习，保留了大型基础模型的知识，提升了模型在未见类别上的泛化能力。

关键设计：在视觉提示学习中，实例先验通过mask预测分支实现，空间先验通过heatmap回归分支实现。语言提示学习中，一致性约束通过KL散度损失实现，保证学习到的语言提示与原始CLIP的文本嵌入尽可能一致。损失函数包括HOI分类损失、HOI定位损失、mask预测损失、heatmap回归损失和KL散度损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CMMP在各种零样本设置下，未见类别的检测性能超越了现有最佳方法。具体而言，在HICO-DET数据集上，CMMP在未见类别的平均精度（mAP）上取得了显著提升，超过了现有方法多个百分点。实验结果充分证明了CMMP的有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控、机器人交互、图像检索等领域。例如，在智能监控中，可以利用该技术自动检测异常的人-物交互行为，提高安全预警能力。在机器人交互中，可以使机器人更好地理解人类的意图，从而实现更自然、更智能的人机交互。在图像检索中，可以根据人-物交互关系进行图像检索，提高检索的准确性和效率。

📄 摘要（原文）

Zero-shot Human-Object Interaction (HOI) detection has emerged as a frontier topic due to its capability to detect HOIs beyond a predefined set of categories. This task entails not only identifying the interactiveness of human-object pairs and localizing them but also recognizing both seen and unseen interaction categories. In this paper, we introduce a novel framework for zero-shot HOI detection using Conditional Multi-Modal Prompts, namely CMMP. This approach enhances the generalization of large foundation models, such as CLIP, when fine-tuned for HOI detection. Unlike traditional prompt-learning methods, we propose learning decoupled vision and language prompts for interactiveness-aware visual feature extraction and generalizable interaction classification, respectively. Specifically, we integrate prior knowledge of different granularity into conditional vision prompts, including an input-conditioned instance prior and a global spatial pattern prior. The former encourages the image encoder to treat instances belonging to seen or potentially unseen HOI concepts equally while the latter provides representative plausible spatial configuration of the human and object under interaction. Besides, we employ language-aware prompt learning with a consistency constraint to preserve the knowledge of the large foundation model to enable better generalization in the text branch. Extensive experiments demonstrate the efficacy of our detector with conditional multi-modal prompts, outperforming previous state-of-the-art on unseen classes of various zero-shot settings. The code and models are available at \url{https://github.com/ltttpku/CMMP}.