對Weakly Supervised Human-Object Interaction Detection in Video via Contrastive Spatiotemporal Regions的進一步總結
利用來自自然語言句子描述的帶有動詞和名詞短語標註的視訊，以弱監督的方式檢測視訊中的人-物互動，並檢測視訊多幀中的人和物體邊界框，這裡的弱監督指的是在訓練時不需要邊界框註釋，同時，允許以零次學習的方式檢測罕見和未見過的人-物互動。
主要創新點：引入了一種對比性的弱監督訓練損失，可以在無邊界框標註的情況下檢測人-物互動並生成人類，物體邊界框。
整個訓練步驟如下圖所示。
給定一個視訊片段和一個動詞-物件查詢，對於每一幀，首先提取它的人和物體區域特徵。人/物體特徵聚合進一個區域注意模組中，以關注與查詢更相關的區域。利用人類注意力特徵、物體注意力特徵、動詞-賓語查詢特徵和其他幀的物體區域特徵來計算弱監督對比損失。
總體訓練損失如下：
其中，為弱監督對比損失，為稀疏學習損失，為分類損失。
總體損失建立在對比損失的基礎上，對比損失旨在促使單位長度特徵的正對接近（用點積測量），負對在特徵空間中距離很遠。
其中f為anchor特徵，f’為正特徵，{fn}Nn=1為N個負特徵。基於上式，提出了一種弱監督語言嵌入對齊損失來對齊時空區域與輸入動詞-賓語查詢，以及一種自監督時間對比損失，以鼓勵目標區域的時間連續性.
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