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神经逻辑人 - 物体交互检测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
基于Transformer的方法在人物与物体的交互检测任务中取得了进展，但忽略了人物、物体和交互之间的关系。研究者提出了人物与物体解耦网络（HODN）来明确建模交互关系，并在V-COCO和HICO-Det数据集上取得了竞争性的性能。该方法可以与现有方法结合以获得最新的结果。
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关键要点
- 基于Transformer的方法在人物与物体的交互检测任务中取得了显著进展。
- 现有方法忽略了人物、物体和交互之间的关系。
- 提出了人物与物体解耦网络（HODN）来明确建模交互关系。
- HODN在V-COCO和HICO-Det数据集上取得了竞争性的性能。
- HODN可以与现有方法结合以获得最新的结果。
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