分层图像理解与扩散增强生成提示技术在人机交互检测中的应用

《Expert Systems with Applications》：Hierarchical Image Understanding and Diffusion-Enhanced Generative Prompting for Human-Object Interaction Detection

提出HIU-GP框架，通过分层视觉理解和生成式提示解决VLM在HOI检测中的语义对齐与特征粒度问题，显著提升HICO-DET和V-COCO上的性能。

　　Human-Object Interaction (HOI) detection是一项专注于识别图像中人类与周围物体之间交互关系的视觉感知任务。与传统的物体检测不同，HOI检测不仅要求识别和定位物体，还要求理解人类执行的具体动作及其与物体之间的关系。例如，在一张图片中，我们不仅要知道某个人的位置和周围有哪些物体，还需要判断这个人是否在拿着、踢、打开或推动这些物体。这种任务的复杂性在于它需要同时处理两个层面的信息：一是精确的实例定位，二是对人类与物体之间交互关系的推理。

在过去的几年中，许多研究者致力于改进HOI检测方法，以应对其在实际应用中的挑战。然而，由于现有的HOI数据集往往具有长尾分布（即某些交互类别样本数量较少，而另一些则非常丰富），导致模型在处理罕见类别时表现不佳。此外，这些数据集中的标注通常较为稀疏，进一步限制了模型的泛化能力。为了解决这些问题，研究人员开始探索引入预训练的视觉语言模型（VLMs）来增强HOI检测的效果。这些模型通过结合丰富的语义知识和对比学习机制，不仅提升了特征表示的质量，还改善了模型对未见过的交互类别的适应能力，从而实现了零样本检测。

尽管VLMs在许多视觉任务中表现出色，但它们在HOI检测中的应用仍处于探索阶段。一个主要的问题在于，VLMs提取的视觉特征通常难以满足HOI任务对上下文信息的需求。例如，在检测人类与物体之间的交互时，模型需要关注局部的关键区域，而不是仅仅依赖于全局的语义表示。因此，如何将VLMs的全局语义理解能力与HOI任务所需的局部细节信息相结合，成为当前研究的一个重点。

另一个挑战是，文本表示在表达动作时往往不够丰富。传统的VLMs主要关注名词与视觉特征的对齐，而对动词的语义表达支持有限。这导致在使用文本提示进行HOI分类时，动作描述往往过于简单，难以与视觉特征形成有效的匹配。例如，使用“a person [verb] an [object]”这样的文本提示，虽然能够提供一定的语义信息，但其表达的粒度仍然不够，难以准确捕捉复杂的交互行为。

为了解决上述问题，我们提出了一种新的HOI检测框架——基于分层图像理解和生成提示的框架（HIU-GP）。该框架旨在提升VLMs在HOI检测中的表现，通过增强其特征提取的精细度和提升动词概念提示的清晰度。具体来说，HIU-GP通过分层的注意力机制，既保留了VLMs对全局场景的理解能力，又强化了对局部关键区域的识别，从而更好地支持HOI推理。此外，我们引入了生成提示机制，利用生成模型（如Stable Diffusion）来创建更细粒度的视觉提示，以丰富动词语义的表达，从而提升模型在复杂任务中的语义对齐能力。

在框架设计中，我们首先构建了一个分层的图像理解机制，以充分利用VLMs在全局和实例层面的图像理解能力。通过引入空间感知的采样机制，我们能够自适应地提取与HOI相关的视觉信息，而无需额外的训练。这一机制有助于提高模型对人类与物体之间交互关系的理解，同时减少对大规模标注数据的依赖。

接下来，我们设计了一个交互感知的融合解码器，该解码器能够将传统检测器的空间结构先验与VLMs提取的语义特征相结合，从而生成更具有泛化能力的HOI表示。通过这种方式，模型不仅能够更好地捕捉交互行为的细节，还能在面对未见过的交互类别时表现出更强的适应能力。

此外，我们还引入了基于生成提示的预测模块，以进一步提升模型的分类性能。该模块通过生成模型来创建更细粒度的视觉提示，以增强纯语言引导的HOI分类器。例如，我们利用Stable Diffusion模型中文本嵌入与视觉表示之间的交叉注意力机制，生成与动词语义相关的视觉提示。这些提示能够更准确地描述交互行为，从而提升模型在复杂任务中的分类效果。

HIU-GP框架的设计不仅解决了VLMs在HOI检测中的局限性，还显著提升了模型在常见和零样本设置下的表现。通过结合分层的图像理解和生成提示机制，我们能够更全面地捕捉人类与物体之间的交互关系，同时提高模型对罕见类别和未见过动作的适应能力。这一框架在多个关键评估指标上均表现出色，能够超越现有方法，为HOI检测提供更有效的解决方案。

为了验证HIU-GP的有效性，我们在三个HOI数据集上进行了广泛的实验，包括HICO-DET、V-COCO和SWIG-HOI。HICO-DET是一个大规模的HOI检测基准数据集，包含47,776张图像和151,276个人-物体对实例。其中，训练集包含38,118张图像，测试集包含9,658张图像。该数据集涵盖了80个物体类别（与MS-COCO一致）和117个动作类别，从而形成了600个HOI类别。V-COCO数据集则是一个更小规模的HOI检测数据集，包含了较少的图像和实例，但同样具有重要的研究价值。SWIG-HOI数据集则是近年来新增的一个数据集，用于评估模型在不同场景下的表现。

实验结果表明，HIU-GP在这些数据集上均取得了显著的性能提升。特别是在零样本检测任务中，HIU-GP能够有效利用VLMs的语义知识，生成更准确的HOI表示，从而在未见过的交互类别上表现出更好的泛化能力。此外，模型在常见交互类别上的表现也得到了显著提升，说明其不仅适用于罕见类别，还能在常规任务中发挥重要作用。

HIU-GP框架的核心创新点在于其分层的注意力机制和生成提示的设计。分层注意力机制能够自适应地调整模型对全局场景和局部关键区域的关注度，从而更好地支持HOI推理。而生成提示的设计则能够通过生成模型创建更丰富的视觉表示，以增强动词语义的表达，从而提升模型在复杂任务中的分类效果。

在实际应用中，HII检测技术具有广泛的应用前景。例如，在人机交互、机器人技术以及增强现实和虚拟现实等领域，准确识别人类与物体之间的交互关系对于实现智能化系统至关重要。在人机交互中，系统需要理解用户与设备之间的操作，以提供更自然的交互体验。在机器人技术中，机器人需要识别人类与环境中的物体之间的交互，以更好地完成任务。而在增强现实和虚拟现实领域，准确的HOI检测能够提升交互的真实感和沉浸感。

因此，提升HOI检测的准确性和泛化能力对于推动这些技术的发展具有重要意义。HIU-GP框架的提出，为解决这一问题提供了一种新的思路。通过结合分层的图像理解和生成提示机制，该框架能够更全面地捕捉人类与物体之间的交互关系，同时提高模型对罕见类别和未见过动作的适应能力。这不仅有助于提升模型的性能，还能够推动HOI检测技术在实际应用中的发展。

综上所述，HIU-GP框架在HOI检测领域具有重要的研究价值和应用潜力。通过引入分层的注意力机制和生成提示机制，该框架能够更有效地提升模型的语义对齐能力和泛化能力，从而在复杂任务中表现出更好的性能。未来，我们计划进一步优化该框架，以提升其在不同场景下的适应能力，并探索其在更广泛的应用领域的潜力。