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Orchestrating Prompt Distribution Learning in Human-Object Interaction Detection
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内容提要
本研究提出了一种交互提示分布学习（InterProDa）方法，旨在提高人类-物体交互（HOI）检测的准确性。该方法通过学习多组软提示，增强了检测器在类别动态表现和跨类别关系上的能力。在HICO-DET和vcoco基准测试中，InterProDa展现出竞争力的性能，并可与大多数基于变换器的HOI检测器轻松集成，显著提升其效果。
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关键要点
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本研究提出了一种交互提示分布学习（InterProDa）方法，旨在提高人类-物体交互（HOI）检测的准确性。
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InterProDa通过学习多组软提示，增强了检测器在类别动态表现和跨类别关系上的能力。
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在HICO-DET和vcoco基准测试中，InterProDa展现出竞争力的性能。
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该方法可以与大多数基于变换器的HOI检测器轻松集成，显著提升其效果。
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