論文の概要: Self-Supervised Joint Encoding of Motion and Appearance for First Person Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03982v2
• Date: Mon, 7 Dec 2020 18:50:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 09:08:11.913553
• Title: Self-Supervised Joint Encoding of Motion and Appearance for First Person Action Recognition
• Title（参考訳）: 人物の行動認識のための動作と外観の自己監督的共同符号化
• Authors: Mirco Planamente, Andrea Bottino, Barbara Caputo
• Abstract要約: これら2つの情報チャネルを相互に介在する学習機能は有用である,と我々は主張する。 本稿では,自己教師付き動作予測ブロックの追加により,単一ストリームアーキテクチャで実現可能であることを提案する。 いくつかの公開データベースの実験は、我々のアプローチの力を示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.93779132095822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wearable cameras are becoming more and more popular in several applications, increasing the interest of the research community in developing approaches for recognizing actions from the first-person point of view. An open challenge in egocentric action recognition is that videos lack detailed information about the main actor's pose and thus tend to record only parts of the movement when focusing on manipulation tasks. Thus, the amount of information about the action itself is limited, making crucial the understanding of the manipulated objects and their context. Many previous works addressed this issue with two-stream architectures, where one stream is dedicated to modeling the appearance of objects involved in the action, and another to extracting motion features from optical flow. In this paper, we argue that learning features jointly from these two information channels is beneficial to capture the spatio-temporal correlations between the two better. To this end, we propose a single stream architecture able to do so, thanks to the addition of a self-supervised block that uses a pretext motion prediction task to intertwine motion and appearance knowledge. Experiments on several publicly available databases show the power of our approach.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブルカメラは、いくつかのアプリケーションでますます人気が高まり、ファーストパーソンの観点からアクションを認識するためのアプローチを開発する研究コミュニティの関心が高まっている。 エゴセントリックなアクション認識におけるオープンな課題は、ビデオがメインアクターのポーズに関する詳細な情報を欠いているため、操作タスクに焦点を合わせると、動きの一部のみを記録する傾向があることである。 したがって、アクション自体に関する情報量は限られており、操作されたオブジェクトとそのコンテキストの理解が極めて重要である。 以前の多くの作品は、2つのストリームアーキテクチャでこの問題に対処しており、1つのストリームはアクションに関連するオブジェクトの出現をモデル化すること、もう1つは光学フローから動きの特徴を抽出することである。 本稿では,これら2つの情報チャネルから学習する特徴が,両者の時空間的相関をよりよく捉えるのに有用である,と論じる。 そこで本稿では,プリテキスト動作予測タスクを用いて動作と外観の知識を連動させる自己教師付きブロックの追加により,これを実現する単一ストリームアーキテクチャを提案する。 いくつかの公開データベースの実験は、我々のアプローチの力を示しています。

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