文件名称：qpic:CVPR2021论文“ QPIC的回购
文件大小：437KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-01 09:38:27
Python
QPIC：具有图像范围的上下文信息的基于查询的成对人对象交互检测 ，裕 ）和吉永友明（Tomoaki Yoshinaga）。 该存储库包含论文“ ”的正式实现，该已被CVPR2021接受。 通过扩展最近提出的目标检测器DETR来实现QPIC。 QPIC在变压器中利用了基于查询的检测和关注机制，因此，通过简单的检测头即可实现较高的HOI检测性能。 注意地图示例。 准备 依存关系 我们的实现使用诸如NumPy和PyTorch之类的外部库。 您可以使用以下命令来解决依赖关系。 pip install numpy pip install -r requirements.txt 请注意，此命令可能会在安装pycocotools期间转储错误，但可以忽略这些错误。 数据集 HICO-DET HICO-DET数据集可在下载。 下载完成后，将压缩包（ hico_20160224_det.tar
【文件预览】：
qpic-main
----engine.py(9KB)
----generate_vcoco_official.py(13KB)
----.github()
--------attention.png(220KB)
--------overview.png(146KB)
----models()
--------backbone.py(5KB)
--------detr.py(18KB)
--------__init__.py(558B)
--------position_encoding.py(4KB)
--------hoi.py(13KB)
--------transformer.py(12KB)
--------matcher.py(8KB)
--------segmentation.py(16KB)
----main.py(13KB)
----requirements.txt(207B)
----datasets()
--------hico_eval.py(11KB)
--------coco.py(6KB)
--------__init__.py(2KB)
--------coco_panoptic.py(4KB)
--------panoptic_eval.py(2KB)
--------hico.py(9KB)
--------coco_eval.py(9KB)
--------transforms.py(9KB)
--------vcoco.py(8KB)
--------vcoco_eval.py(11KB)
----convert_parameters.py(3KB)
----util()
--------misc.py(14KB)
--------plot_utils.py(5KB)
--------__init__.py(487B)
--------box_ops.py(3KB)
----LICENSE(11KB)
----README.md(7KB)
----params()
--------.gitkeep(0B)
----data()
--------.gitkeep(0B)
----convert_vcoco_annotations.py(5KB)
----.gitignore(53B)