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          <dc:title>クエリベースのアンカーを用いた人間と物体のインタラクション検出</dc:title>
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            <jpcoar:creatorName>陳, 俊文</jpcoar:creatorName>
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            <jpcoar:creatorName>柳井, 啓司</jpcoar:creatorName>
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          <datacite:description descriptionType="Other">人間と物体のインタラクション（HOI）検出では，人間と物体のペアをローカライズし，画像から人間と物体間の意味的関係を抽出する必要がある．既存のone-stage の手法は，可能なインタラクションポイントの検出や人間と物体のペアのフィルタリングに注目している．空間スケールにおける異なる物体の位置やサイズの違いを 考慮していない．本研究では，Transformer を用いたマルチスケールアーキテクチャを採用し，クエリに基づくアンカーを用いて HOI インスタンスの全ての要素を予測する one-stage の手法を提案する．また，Transformer ベースのバックボーンを用いて，HICO-DET ベンチマークで提案手法が最高精度を達成したことを示した．</datacite:description>
          <dc:publisher xml:lang="ja">情報処理学会</dc:publisher>
          <datacite:date dateType="Issued">2022-03-03</datacite:date>
          <dc:language>jpn</dc:language>
          <dc:type rdf:resource="http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh">technical report</dc:type>
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          <jpcoar:sourceTitle>研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）</jpcoar:sourceTitle>
          <jpcoar:volume>2022-CVIM-229</jpcoar:volume>
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