HOI対応の弱教師あり行動セグメンテーション向け適応型ネットワーク
arXiv cs.CV / 2026/4/30
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要点
- 本論文では、ヒトと物体の相互作用（HOI）を動画レベルの事前知識として用いる、弱教師あり行動セグメンテーションのためのHOI対応適応ネットワークAdaActを提案する。
- すべての動画で固定モデルに依存するのではなく、AdaActはHOIシーケンスに基づいてテスト時に時間方向のエンコーダを動的に適応させ、注ぐ（ジュース）と注ぐ（コーヒー）のような類似行動の曖昧さを減らすことを狙っている。
- まず、動画HOIエンコーダにより、動画全体から最も代表的なHOIを抽出・選択・統合する。
- 続いて、2分岐のHyperNetworkを用いて、HOI情報から時間方向エンコーダのパラメータをその場で生成／調整し、動画ごとの適応を実現する。
- Breakfastおよび50Saladsの2つの広く使われているデータセットで、複数の評価指標において有効性が示されている。
