Integrando características de postura y aprendizaje de relaciones cruzadas para la detección de interacción humano-objeto
Autores: Wu, Lang; Li, Jie; Li, Shuqin; Ding, Yu; Zhou, Meng; Shi, Yuntao
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Integrando características de postura y aprendizaje de relaciones cruzadas para la detección de interacción humano-objeto
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Inteligencia Artificial
Palabras clave
Detección de interacción humano-objeto
Red de interacción con conciencia de postura
Arquitectura de transformador
Método de fusión de características
Módulo de fusión de relaciones de atención cruzada
Precisión de reconocimiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
El método propuesto logra un 64.51%, 66.42% en el conjunto de datos público V-COCO y un 30.83% de AP en HICO-DET, lo que puede reconocer instancias de interacción humano-objeto de manera más precisa.
Descripción
El método propuesto logra un 64.51%, 66.42% en el conjunto de datos público V-COCO y un 30.83% de AP en HICO-DET, lo que puede reconocer instancias de interacción humano-objeto de manera más precisa.