论文来源：ICCV（2023）

项目地址：https://github.com/southnx/ACoLP

1.研究背景与问题

开放集场景下的泛化性：传统 HOI 检测假设训练集包含所有测试类别，但现实中存在大量未见过的 HOI 类别（如 “修理自行车” 在训练中未出现）。视频 HOI 需处理时间动态信息（如 “打开”“关闭” 等时序动作），静态图像方法无法直接迁移。

时序信息建模困难：视频中的交互依赖连续帧的时空关系，现有方法多聚焦物体和人体特征，忽略动作本身的语义核心作用。

现有方法局限：

• 缺乏动作中心建模：多数方法以物体 / 人体为中心，忽视动词（动作）的核心语义价值。

• 开放集能力不足：未显式设计泛化机制，难以识别训练未见的 HOI 类别。

2.核心创新点

2.1 动作中心的链式视觉提示（Chain-of-Look Prompting）

• 灵感来源：自然语言处理中的 “思维链”（Chain-of-Thought）提示，将复杂推理分解为中间步骤。

• 视频 HOI 的视觉推理分解：

  • 视觉语义推理网络（VSR）：

    • CaptionHOI 提示（CHP）：利用 CLIP 和 BLIP 生成全局语义提示，融合图像字幕的高层语义（如 “人正在骑自行车”）。

    • VisualHOI 提示（VHP）：通过目标检测提取人机对视觉特征，增强局部视觉信息（如人体姿势、物体位置）。

  • 时空推理网络（STR）：

    • 动作提示（AP）：将帧级视觉特征抽象为动作提示（如 “推”“拉”），对齐视觉与语义空间。

    • 动态 GNN（D-GNN）：建模跨帧动作的时间依赖，传播语义信息以捕捉时序动态（如 “开门” 的连续动作）。

2.2 开放集泛化机制

• 预训练视觉 - 语言模型（CLIP）的零样本能力：

  • 通过 CLIP 文本编码器生成动作和 HOI 类别的语义嵌入，利用其视觉 - 语言对齐能力识别未见类别。

• 分层推理链：

  • 通过 CHP→VHP→AP→D-GNN 的链式结构，逐步从全局语义、局部视觉、动作抽象到时空动态，增强泛化性。

2.3 端到端的视频 HOI 检测框架

• 两阶段流程：

  • 目标检测：使用 Faster R-CNN 提取人机边界框和实例特征。

  • 交互预测：通过 VSR 和 STR 生成动作与 HOI 提示，结合多层感知机（MLP）预测交互类别和边界框。

3.实验

3.1 计算要求

100 epochs on 4 GPUs with a batch size of 128（未提及具体显卡类型）

3.2 实验结果

4.结论与展望

4.1 贡献总结

首个开放集视频 HOI 检测模型：通过动作中心的链式提示机制，显式建模动作语义和时序动态。

高效泛化能力：利用 CLIP 的零样本能力和动态 GNN 的时序建模，显著提升未见类别的检测性能。

双模态推理框架：融合全局语义、局部视觉和时空动态，在开放集和封闭集场景均达 SOTA。

4.2 局限与未来方向

局限：对极低频交互（如单样本）泛化能力有限；计算成本较高（依赖预训练模型）。

未来方向：引入动态提示调整机制；探索无锚框的端到端检测；扩展至更长时序的视频片段。