نعالج مشكلة كشف التفاعلات بين البشر والأجسام في الصور باستخدام الشبكات العصبية الرسومية. على عكس الطرق التقليدية، التي تُرسل فيها العقد رسائل مُقيَّسة ولكنها متماثلة تمامًا إلى كل جيرانها، نقترح تكييف الرسائل بين أزواج من العقد بناءً على علاقاتها المكانية، مما يؤدي إلى إرسال رسائل مختلفة إلى الجيران الخاص بعقدة واحدة. من أجل تحقيق ذلك، نستعرض طرقًا مختلفة لتطبيق التكييف المكاني ضمن هيكل متعدد الفروع. من خلال تجارب مكثفة، نُظهر المزايا الناتجة عن التكييف المكاني في حساب البنية المجاورة، والرسائل، والسمات الرسومية المُحسَّنة. وبشكل خاص، نُثبت تجريبيًا أن زيادة جودة مربعات الحدود (bounding boxes) تؤدي إلى تقليل المساهمة النسبية للسمات البصرية الخشنة في توضيح التفاعلات مقارنةً بالمعلومات المكانية. حقق أسلوبنا مقياسًا لـ mAP بلغ 31.33% على مجموعة بيانات HICO-DET و54.2% على V-COCO، متفوّقًا بشكل كبير على أحدث الأساليب في الكشف الدقيق.