Affordance遷移学習を提案した。具体的に、Human-object Interaction 検出（HOI）タスクから物体アフォーダンス特徴を抽出し，画像認識タスクから物体特徴を抽出し，以上の2種類の特徴を結合することによりAffordanceをnovel objectsに遷移可能にした。提案の手法が既存のHOI 検出の精度向上およびNovel objectのAffordance推定に有効．