【论文笔记】CVPR2018 Detecting and Recognizing Human-Object Interactions

Paper：https://arxiv.org/abs/1704.07333
作者：Georgia Gkioxari, Ross Girshick, Piotr Dollár, Kaiming He。

从题目中看出这篇文章主要是研究人与物的互动。根据统计，CVPR2018中分析图像中的人类的有100多篇，说明人们开始关注对图像中主体和关系的理解（这也是Graph Network火的原因）。

简述

这篇文章的目标是检测<人，动作，物>的三元组，用以表征人与物之间的交互关系。

在一张图片中，可能有多个物体有可能和检测到的单个人有交互（图a），本文的方法从检测到的人的bbox来估计和它相关的目标物体是哪个（图b），以及检测一个<人，动作，物>的三元组（图c），另外单个人可能同时做多个动作，例如stand（图d）和cut knife（图c），并且一个动作可能也可能不和物体有交互。

所以文章主要需要解决的问题就是：

1. 在一张图的多个物体中，如何找到和人存在交互关系的那个特定的物体
2. 如何根据人 / 人和物来预测动作

方法

整个网络主要包括3个部分：(a) object detection branch, (b) human-centric branch, (c) interaction branch。

(a) object detection branch

这个branch就是标准的Faster RCNN的结构。首先使用Region Proposal Network (RPN)来生成object proposals，然后对于每一个proposal box b，我们用RoiAlign来提取特征，然后进行object classification和bbox regression， 得到最终的box，以及每个box对应的类别score。要注意的是通过RoiAlign的部分只在推理阶段用了，训练的时候所有branch是直接用的RPN产生的proposal boxes。

(b) human-centric branch

这个branch的任务之一是进行action classification。它的思路其实和object classification是一样的，在所有bbox中选出human的bbox ( bh b h )进入这个branch，然后利用RoiAlign从 bh b h 提取特征，再预测每个action类别的score。另外，由于一个人可以同时做多个action（比如sit和drink），即多label，因此我们的输出层是每个action的二值sigmoid分类器，训练目标是最小化gt action类别和预测的action score之间的交叉熵loss。

注意这里得到的action的预测结果相当于是只和人有关，和物体无关，我们说过，一个action可能也可能不和物体有交互，所以action的预测也有可能要包含物体的作用。那首先就是要找到交互物体到底是哪个了。

所以human-centric branch的任务之二是预测交互物体的位置，首先依赖于人的位置，从 bh b h 提取特征，预测目标物体可能位置的分布。以高斯函数进行建模，其中均值是基于action和human预测得到的。具体地， μah μ h a 表示均值，它是一个4D的向量，表示已知action和human情况下object的平均位置，写成方程式如下：

这样我们就可以使用上式来计算一个检测到的object box和预测的目标物体位置 μah μ h a 的相似性了。上式中的 bo|h b o | h 是将object box的位置编码成和human box的位置相关的4D坐标：

结合预测的目标物体位置和实际检测到的物体位置，就可以定位到和人交互的那个物体的位置了。

(c) interaction branch

human-centric branch已经给出了如何直接通过人来预测action的方法，那么如何利用人和物体一起来预测action呢？具体地，首先我们已经得到了 sah s h a ，然后我们也知道了交互的具体是哪个object，通过这个object的box（ bo b o ）我们提取特征然后也计算一个score，将两个score相加再sigmoid，得到最后的一个score—— sah,o s h , o a 。和之前一样，我们的输出层是每个action的二值sigmoid分类器，训练目标是最小化gt action类别和预测的action score之间的交叉熵loss。

实验

实验是在V-COCO (Verbs in COCO)和HICO-DET两个数据集上进行的，具体见原文，这里不介绍了。（我才不会告诉你是因为博主没仔细看呢。。。）