A Review of Human-Object Interaction Detection

📄 arXiv: 2408.10641v3 📥 PDF

作者: Yuxiao Wang, Yu Lei, Li Cui, Weiying Xue, Qi Liu, Zhenao Wei

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-08-20 (更新: 2025-03-18)

备注: Accepted by 2024 2nd International Conference on Computer, Vision and Intelligent Technology (ICCVIT)

💡 一句话要点

综述图像中人-物交互检测方法，分析挑战与未来趋势。

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

关键词: 人-物交互检测 HOI检测 目标检测 关系分类 视觉理解

📋 核心要点

  1. HOI检测面临的挑战包括准确识别人和物体，以及正确分类它们之间的交互关系，现有方法在复杂场景下表现不足。
  2. 本文综述了图像HOI检测的最新进展，涵盖了两阶段和单阶段方法，以及零样本、弱监督学习和语言模型的应用。
  3. 通过分析主流数据集和现有方法的优缺点，本文指出了HOI检测的当前挑战，并探讨了未来的研究方向。

📝 摘要（中文）

人-物交互(HOI)检测是高层次视觉理解的关键，有助于深入理解人类活动。具体而言，HOI检测旨在定位图像或视频中参与交互的人和物体，并对它们之间的特定交互进行分类。该任务的成功受到多个关键因素的影响，包括人和物体实例的准确定位，以及物体类别和交互关系的正确分类。本文系统地总结和讨论了近年来基于图像的HOI检测工作。首先，介绍了HOI关系检测中涉及的主流数据集。其次，从两阶段方法和端到端单阶段检测方法入手，全面讨论了当前基于图像的HOI检测进展，分析了这两种方法的优缺点。此外，还讨论了零样本学习、弱监督学习以及大规模语言模型在HOI检测中的应用。最后，概述了HOI检测中当前面临的挑战，并探讨了潜在的研究方向和未来趋势。

🔬 方法详解

问题定义：HOI检测旨在定位图像中的人和物体，并识别它们之间的交互关系。现有方法在处理复杂场景、罕见交互以及实例遮挡等方面存在不足，难以实现高精度和鲁棒性的HOI检测。

核心思路：本文通过系统性地回顾和分析现有HOI检测方法，总结了不同方法的优缺点，并探讨了零样本学习、弱监督学习以及大规模语言模型在HOI检测中的应用，旨在为研究人员提供全面的参考和指导。

技术框架：本文首先介绍了HOI检测的主流数据集，然后分别讨论了两阶段和单阶段HOI检测方法。两阶段方法通常先检测人和物体，然后再进行交互关系分类；单阶段方法则尝试端到端地检测HOI。此外，本文还讨论了零样本学习、弱监督学习以及大规模语言模型在HOI检测中的应用。

关键创新：本文的创新之处在于对现有HOI检测方法进行了全面的综述和分析，并对未来的研究方向进行了展望。特别地，本文强调了零样本学习、弱监督学习以及大规模语言模型在HOI检测中的潜力。

关键设计：本文主要关注现有方法的总结和分析，没有提出新的算法或模型。但是，本文对不同方法的优缺点进行了详细的比较，并指出了未来研究的关键方向，例如如何利用大规模语言模型来提高HOI检测的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对现有HOI检测方法进行了全面的总结和分析，并对未来的研究方向进行了展望。通过对不同方法的优缺点进行比较，为研究人员提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

HOI检测在视频监控、人机交互、机器人导航、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。通过理解人和物体之间的交互关系，可以实现更智能的场景理解和行为分析，从而提高系统的智能化水平和应用价值。例如，在自动驾驶中，HOI检测可以帮助系统理解行人与车辆的交互，从而做出更安全的决策。

📄 摘要（原文）

Human-object interaction (HOI) detection plays a key role in high-level visual understanding, facilitating a deep comprehension of human activities. Specifically, HOI detection aims to locate the humans and objects involved in interactions within images or videos and classify the specific interactions between them. The success of this task is influenced by several key factors, including the accurate localization of human and object instances, as well as the correct classification of object categories and interaction relationships. This paper systematically summarizes and discusses the recent work in image-based HOI detection. First, the mainstream datasets involved in HOI relationship detection are introduced. Furthermore, starting with two-stage methods and end-to-end one-stage detection approaches, this paper comprehensively discusses the current developments in image-based HOI detection, analyzing the strengths and weaknesses of these two methods. Additionally, the advancements of zero-shot learning, weakly supervised learning, and the application of large-scale language models in HOI detection are discussed. Finally, the current challenges in HOI detection are outlined, and potential research directions and future trends are explored.