2020년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
인간-객체 상호작용 탐지를 위한 양방향 지식 분석 그래프 신경망 |
| 영문제목(English Title) |
Bidirectional Knowledge Analysis Graph Neural Network for Human-Object Interaction Detection |
| 저자(Author) |
Ja Bong Koo
Geun-Sik Jo
구자봉
조근식
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 01 PP. 0602 ~ 0604 (2020. 07) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 이미지와 비디오에서 인간-객체 상호작용을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간-객체 상호작용인 HOI(Human-Object Interaction) 감지는 로 구성된 Triple에서 술어를 유추하는 문제이다. 본 논문에서는 차별화된 양방향 메시지 분석 방법을 적용한 양방향 지식 분석 그래프 신경망(BKAGNN)을 제안한다. 제안하는 네트워크인 BKAGNN은 인접 행렬로 표시되는 HOI 그래프의 노드 레이블을 향상된 분석 방법을 적용하여 HOI 감지 및 예측 성능을 강화하였다. HOI 비디오 데이터 세트 CAD-120 에서 인식 및 예측 성능이 각각 93.7%, 82.6%으로 기존보다 4.8%, 7% 성능 개선 효과를 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
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