概要

新規性・差分

Object Detection branch
- Faster-RCNNと同様にして、RoiAliginで特徴を抽出し、人$s_h$と物体$s_o$のクラス分類と領域の予測を行う
Human-centric branch
- 以下の二つの役割を持つ
  1. Object Detection branchと同様に、人間についてRoiAliginで特徴を抽出し、人間の行動$s^a_h$をマルチクラス分類（人間は同時に様々な行動を行うことができるため）
  2. 人間の外観から目標物の位置を予測したいが、正確な位置の予測は難しい
  - そこで、人間についてRoiAliginで特徴を抽出し、目標物の位置に対する密度(下画像の赤で可視化)をガウス関数でモデル化し、その平均位置$\mu^a_h$を予測
Interaction branch
- 人間と物体の外観を考慮するため、人間と物体についてRoiAliginで特徴を抽出し合計することで、Human-Object Interactionの行動$s^a_{h,o}$のクラス分類を行う