本文的第一作者為北京大學王選計算機研究所博士生雷廷，通訊作者為博士生導師劉洋。團隊近年來在 TPAMI、CVPR、ICCV、ICML 等頂會上有多項代表性成果發表，多次榮獲多模態感知和生成競賽冠軍，和國內外知名高校、科研機構廣泛開展合作。

目前的 HOI 檢測方法普遍依賴視覺語言模型（VLM），但受限于圖像編碼器的表現，難以有效捕捉細粒度的區域級交互信息。本文介紹了一種全新的開集人類-物體交互（HOI）檢測方法——交互感知提示與概念校準（INP-CC）。

為了解決這些問題，INP-CC 提出了一種動態生成交互感知提示的策略，并通過優化語言模型引導的概念校準，提升了模型對開放世界中的交互關系理解，本方法在 HICO-DET 和 SWIG-HOI 等主流數據集上取得了當前最佳性能。

論文標題：Open-Vocabulary HOI Detection with Interaction-aware prompt and Concept Calibration論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2508.03207代碼鏈接：https://github.com/ltttpku/INP-CC項目主頁：https://sites.google.com/view/inp-cc/%E9%A6%96%E9%A1%B5

目前該研究已被 ICCV 2025 正式接收，相關代碼與模型已全部開源。

HOI 檢測進入「開放詞匯」時代

在我們的日常生活中，人與物體之間的互動無處不在。然而，目前大多數研究主要集中在封閉環境下的人物交互檢測，這些方法通常無法識別新的交互類型，因此在實際應用中受到限制。

近年來，多模態大模型得到了快速發展，并在開放環境中展現出巨大的應用潛力。如何將這些模型應用于開放場景中的人物交互檢測，已經成為一個備受關注的研究方向。

傳統的 HOI（人體-物體交互）檢測方法通常依賴于固定類別的訓練數據，難以應對現實中不斷變化的交互組合。盡管像 CLIP 這樣的視覺語言模型（VLM）為開放詞匯的建模提供了新機會，但由于這些模型通常是基于圖像級別的預訓練，它們在捕捉人物與物體之間細微的局部交互語義時存在困難。另外，如何更有效地編碼交互的文本描述，也限制了模型對復雜 HOI 關系的理解。

為了解決這些問題，研究團隊提出了 INP-CC 模型，并在其中提出了兩項核心創新：交互感知式提示生成（Interaction-aware prompting）和概念校準（Concept Calibration）。

下圖 1 中，展示了交互感知提示詞融合機制。該機制使得模型可以在具有相似語義或功能模式的交互之間，選擇性地共享提示。例如，「騎摩托車」和「騎馬」這兩種交互在人體和物體接觸動態上非常相似，因此共享提示有助于更高效地學習這些交互的表示。

圖 2 則展示了現有基于 CLIP 的方法在處理細粒度、多樣化的交互類型時的局限性。例如，圖中展示了「hurling」（猛擲）對應的視覺編碼（用三角形表示）和「pitching」（拋投）的文本編碼（用橙色圓圈表示）。可以看出，如左圖所示，CLIP 模型的視覺編碼和文本編碼在這兩者之間過于接近，導致模型難以區分它們。而與此對比，如右圖所示，我們的方法通過調整語義編碼空間，幫助模型有效區分視覺上相似的概念，從而更加高效地建模模態內和模態間的關系。

圖 1交互感知提示詞融合

圖 2在 CLIP 原始空間（左側）和我們修正后的空間（右側）中模態內和模態間相似度。

模型架構：從「看圖說話」到「聚焦交互」

圖 3INP-CC 方法框架

INP-CC 模型首先通過一個交互適應式提示生成器（圖 3 灰色區域），結合輸入圖片特性，動態構造與場景相關的提示集合。這些提示被分為通用提示和可共享的交互提示，使得像「抱貓」和「撫摸貓」這樣的相似動作可以共享同一個提示，從而提升模型對局部區域的感知能力。

在語言建模方面（圖 3 淺藍色區域），INP-CC 利用 GPT 生成各種交互的詳細視覺描述，同時結合 T5 構建的 Instructor Embedding（指導嵌入）對交互語義進行嵌入和聚類，從而形成一個更細粒度的概念結構空間。這種方式幫助模型更好地理解復雜的交互語義，并將其映射到合適的語義空間中。

此外，INP-CC 在訓練過程中引入了「困難負樣本采樣」策略，這一策略使得模型能夠學會區分那些視覺上相似但語義不同的動作，例如「猛擲」和「拋投」。這一方法有效提升了模型在細粒度交互類型上的識別能力，幫助其更準確地理解和處理復雜的人物交互場景。

交互感知提示生成（Interaction-aware prompt Generation）

為了彌合圖像級預訓練和細粒度區域交互檢測之間的差距，INP-CC 提出了交互感知提示生成機制，通過動態生成適應不同交互模式的提示，指導視覺編碼器更好地聚焦于關鍵的交互區域。具體來說，模型通過以下兩個核心組成部分來實現這一目標：

通用提示：該提示捕獲所有交互類別共享的基本知識，適用于所有交互類型。

交互特定提示：這些提示專門針對某些交互類型，采用低秩分解技術高效編碼交互特征，從而在不增加計算負擔的前提下增強模型的泛化能力。

通過將這些交互提示與通用提示結合，INP-CC 能夠有效捕捉多種交互的共同特征，并通過自適應選擇機制動態調整每張輸入圖像所需的提示，優化交互區域的聚焦能力。

交互概念校準（HOI Concept Calibration）

面對現有視覺-語言模型（VLM）在處理多樣交互概念時的局限性，INP-CC 進一步引入了交互概念校準機制。該機制通過結合大規模語言模型對視覺描述進行生成與校準，提升了模型對語義細節的捕捉能力。

內模關系建模（Intra-modal Relation Modeling）：INP-CC 首先為每種交互類型生成細粒度的視覺描述，并利用 T5 語言模型將這些描述轉化為嵌入向量。通過這一過程，模型能夠精確區分視覺上相似但語義不同的動作類別。

負類別采樣（Negative Category Sampling）：為了解決視覺上相似但概念上不同的動作難以區分的問題，INP-CC 引入了基于語義相似度的負樣本采樣策略，在訓練過程中從視覺描述相似的類別中采樣負樣本，幫助模型更好地分辨細粒度的動作差異。

實驗表現：全面超越 SOTA

在 HICO-DET 和 SWIG-HOI 兩大開放詞匯 HOI 數據集上，INP-CC 在所有指標上均優于現有主流方法。其中，在 SWIG-HOI 全量測試集上取得了 16.74% 的 mAP，相較前一方法 CMD-SE 相對提升了近 10%，在「閱讀」、「瀏覽」等細粒度交互中亦展現出較強的識別能力。

圖 4HICO-DET 實驗結果

圖 5SWIG-HOI 實驗結果

此外，可視化分析結果表明我們的模型表現出了強大的注意力集中能力，能夠聚焦于關鍵的交互區域，以下是幾個例子。例如，在圖 6(a) 中，它準確地突出了閱讀時的眼部區域。同樣，在圖 6(b) 中，模型強調了沖浪時人伸展的雙臂。此外，我們的模型還能夠檢測到與相對較小物體的交互，比如在圖 6(d) 中的相機和在圖 6(a) 中部分遮擋的書籍。

圖 6可視化結果

總結：VLM + LLM 的深度融合路徑

INP-CC 不僅打破了預訓練視覺語言模型（VLM）在區域感知與概念理解上的瓶頸，還展現出將語言模型（LLM）知識引入計算機視覺任務的巨大潛力。通過構建「交互感知」與「語義修正」的雙重引導機制，INP-CC 精準引導了 CLIP 的感知能力，為開放詞匯場景下的 HOI 檢測開辟了新路徑。