ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2022
  4. 2022-CVIM-229

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

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216973
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216973
8abf0fdf-ac35-4f02-8800-58e0cc2b40f5
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM22229042.pdf IPSJ-CVIM22229042.pdf (4.0 MB)
Copyright (c) 2022 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-03-03
タイトル
タイトル 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
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 セッション6-A
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
電気通信大学大学院情報理工学研究科情報学専攻
著者所属
電気通信大学大学院情報理工学研究科情報学専攻
著者名 陳, 俊文

× 陳, 俊文

陳, 俊文

Search repository
柳井, 啓司

× 柳井, 啓司

柳井, 啓司

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 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.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2022-CVIM-229, 号 42, p. 1-6, 発行日 2022-03-03
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 15:40:12.626987
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3