論文の概要: Action Graphs: Weakly-supervised Action Localization with Graph Convolution Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01449v1
• Date: Tue, 4 Feb 2020 18:21:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 03:16:43.880540
• Title: Action Graphs: Weakly-supervised Action Localization with Graph Convolution Networks
• Title（参考訳）: Action Graphs: グラフ畳み込みネットワークによる弱教師付きアクションローカライゼーション
• Authors: Maheen Rashid, Hedvig Kjellstr\"om, Yong Jae Lee
• Abstract要約: 本稿では,グラフ畳み込みに基づく弱教師付き動作位置決め手法を提案する。 本手法は外観と動きを符号化した類似性グラフを用いて,THUMOS '14, ActivityNet 1.2, Charadesの動作ローカライゼーションを弱めに制御する手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.342482374259017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method for weakly-supervised action localization based on graph convolutions. In order to find and classify video time segments that correspond to relevant action classes, a system must be able to both identify discriminative time segments in each video, and identify the full extent of each action. Achieving this with weak video level labels requires the system to use similarity and dissimilarity between moments across videos in the training data to understand both how an action appears, as well as the sub-actions that comprise the action's full extent. However, current methods do not make explicit use of similarity between video moments to inform the localization and classification predictions. We present a novel method that uses graph convolutions to explicitly model similarity between video moments. Our method utilizes similarity graphs that encode appearance and motion, and pushes the state of the art on THUMOS '14, ActivityNet 1.2, and Charades for weakly supervised action localization.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ畳み込みに基づく弱教師付き動作定位法を提案する。 関連するアクションクラスに対応するビデオ時間セグメントを検索・分類するために、システムは、各ビデオ内の識別可能な時間セグメントを識別し、各アクションの完全な範囲を識別できる必要がある。 弱いビデオレベルのラベルでこれを達成するには、システムは、トレーニングデータ内のビデオ間のモーメント間の類似性と相違を利用して、アクションの出現方法と、アクションの全範囲を構成するサブアクションの両方を理解する必要がある。 しかし、現在の手法では、ビデオモーメント間の類似性を明示的に使用せず、局所化と分類予測を知らせている。 本稿では,ビデオモーメント間の類似性を明示的にモデル化するためにグラフ畳み込みを用いる新しい手法を提案する。 本手法は外観と動きを符号化した類似性グラフを用いて,THUMOS '14, ActivityNet 1.2, Charadesの動作ローカライゼーションを弱めに制御する手法である。

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