Foundation Model-Driven Framework for Human-Object Interaction Prediction with Segmentation Mask Integration

📄 arXiv: 2504.19847v1 📥 PDF

作者: Juhan Park, Kyungjae Lee, Hyung Jin Chang, Jungchan Cho

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-04-28

💡 一句话要点

提出Seg2HOI框架，集成分割模型增强人-物交互预测，实现零样本泛化。

🎯 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: 人-物交互 HOI检测 分割掩码 视觉基础模型 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有HOI检测方法依赖于检测框，忽略了像素级别的交互细节，限制了模型对复杂场景的理解。
  2. Seg2HOI框架利用视觉基础模型的可提示性和交互性，通过引入分割掩码增强HOI预测，实现更精细的交互理解。
  3. 实验表明，Seg2HOI在HOI任务上取得了与SOTA方法相当的性能，并展现出良好的零样本泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Seg2HOI的新框架，它将基于分割的视觉基础模型与人-物交互（HOI）任务相结合，这与传统的基于检测的HOI方法不同。Seg2HOI不仅预测标准的HOI三元组，还引入了四元组，通过包含人-物对的分割掩码来扩展HOI三元组，从而增强了HOI检测。Seg2HOI继承了视觉基础模型的属性（例如，可提示和交互机制），并集成了一个解码器，将这些属性应用于HOI任务。尽管仅针对HOI进行训练，没有针对这些属性的额外训练机制，但该框架证明了这些特征仍然可以有效地运行。在两个公共基准数据集上的大量实验表明，即使在零样本场景中，Seg2HOI也能达到与最先进方法相当的性能。最后，Seg2HOI可以从训练中未使用的新的文本和视觉提示生成HOI四元组和交互式HOI分割，通过利用这种灵活性，使其能够广泛应用于各种应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人-物交互（HOI）检测方法主要依赖于目标检测框来确定交互关系，这种方法忽略了像素级别的交互细节，难以准确捕捉复杂场景中的HOI关系。此外，传统方法泛化能力有限，难以处理未见过的交互类型。

核心思路：Seg2HOI的核心思路是将视觉基础模型（Vision Foundation Model）的分割能力引入HOI任务中。通过预测人-物交互的分割掩码，模型可以更精细地理解交互区域，从而提升HOI检测的准确性和鲁棒性。同时，利用视觉基础模型的可提示性和交互性，增强模型的泛化能力。

技术框架：Seg2HOI框架主要包含以下几个模块：1) 视觉基础模型：用于提取图像特征，并提供分割能力。2) HOI解码器：将视觉基础模型提取的特征解码为HOI三元组（主体、客体、交互动词）和四元组（主体、客体、交互动词、分割掩码）。3) 提示机制：允许通过文本或视觉提示来引导模型的预测，实现交互式的HOI分割。

关键创新：Seg2HOI的关键创新在于将分割信息融入HOI预测中，从而实现了更精细的交互理解。与传统的基于检测框的HOI方法相比，Seg2HOI能够更好地处理复杂场景，并具有更强的泛化能力。此外，Seg2HOI还利用了视觉基础模型的可提示性和交互性，实现了交互式的HOI分割。

关键设计：Seg2HOI的关键设计包括：1) 选择合适的视觉基础模型，例如具有良好分割能力的模型。2) 设计有效的HOI解码器，将视觉特征解码为HOI三元组和四元组。3) 实现灵活的提示机制，允许通过文本或视觉提示来引导模型的预测。4) 使用合适的损失函数来训练模型，例如交叉熵损失和Dice损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Seg2HOI在两个公共基准数据集上进行了实验，结果表明，即使在零样本场景中，Seg2HOI也能达到与最先进方法相当的性能。这表明Seg2HOI具有良好的泛化能力，可以处理未见过的交互类型。此外，Seg2HOI还能够从新的文本和视觉提示生成HOI四元组和交互式HOI分割，展示了其强大的交互能力。

🎯 应用场景

Seg2HOI框架可应用于智能监控、机器人交互、图像编辑等领域。例如，在智能监控中，可以利用Seg2HOI识别异常的人-物交互行为；在机器人交互中，可以帮助机器人理解人类的意图；在图像编辑中，可以实现对特定人-物交互区域的精确编辑。该研究的未来影响在于推动HOI检测技术的发展，使其能够更好地服务于现实世界的应用。

📄 摘要（原文）

In this work, we introduce Segmentation to Human-Object Interaction (\textit{\textbf{Seg2HOI}}) approach, a novel framework that integrates segmentation-based vision foundation models with the human-object interaction task, distinguished from traditional detection-based Human-Object Interaction (HOI) methods. Our approach enhances HOI detection by not only predicting the standard triplets but also introducing quadruplets, which extend HOI triplets by including segmentation masks for human-object pairs. More specifically, Seg2HOI inherits the properties of the vision foundation model (e.g., promptable and interactive mechanisms) and incorporates a decoder that applies these attributes to HOI task. Despite training only for HOI, without additional training mechanisms for these properties, the framework demonstrates that such features still operate efficiently. Extensive experiments on two public benchmark datasets demonstrate that Seg2HOI achieves performance comparable to state-of-the-art methods, even in zero-shot scenarios. Lastly, we propose that Seg2HOI can generate HOI quadruplets and interactive HOI segmentation from novel text and visual prompts that were not used during training, making it versatile for a wide range of applications by leveraging this flexibility.