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#746
summarized by : Seitaro Shinagawa
どんな論文か?
人間と物体間の関係を検出するタスクにおいて、予測を段階的に高精度化するモデルを提案。ICCV-2019 Person in Context Challenge (PIC19 Challenge)において、関係性検出と関係性セグメンテーションの両方のタスクで1位を達成。このタスクで標準的に用いられるV-COCOデータセットでも先行手法を上回る結果を得た。
新規性
従来の単一モデルによる推論を段階的に行うことで性能を向上させた。
結果
PIC19 ChallengeのタスクHOIW、PICについて、mAP_relという指標とRecall@kによる指標で評価。8つのベースライン手法について有効性を確認。Ablation studyでは段階の数は多ければ良いというわけではなく、bounding boxよりもマスクを用いることが性能を向上させる鍵だと報告している。
その他(なぜ通ったか?等)
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