論文の概要: Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-Based Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.14111v2
• Date: Tue, 19 May 2020 07:04:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 01:25:01.751967
• Title: Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-Based Action Recognition
• Title（参考訳）: スケルトンに基づく行動認識のためのグラフ畳み込みと統一化
• Authors: Ziyu Liu, Hongwen Zhang, Zhenghao Chen, Zhiyong Wang, Wanli Ouyang
• Abstract要約: 本稿では,マルチスケールグラフ畳み込みと,G3Dという空間時間グラフ畳み込み演算子を結合する簡単な方法を提案する。 これらの提案を結合することにより,MS-G3Dという強力な特徴抽出器を開発し,そのモデルが3つの大規模データセット上で従来の最先端手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.33539539956186
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatial-temporal graphs have been widely used by skeleton-based action recognition algorithms to model human action dynamics. To capture robust movement patterns from these graphs, long-range and multi-scale context aggregation and spatial-temporal dependency modeling are critical aspects of a powerful feature extractor. However, existing methods have limitations in achieving (1) unbiased long-range joint relationship modeling under multi-scale operators and (2) unobstructed cross-spacetime information flow for capturing complex spatial-temporal dependencies. In this work, we present (1) a simple method to disentangle multi-scale graph convolutions and (2) a unified spatial-temporal graph convolutional operator named G3D. The proposed multi-scale aggregation scheme disentangles the importance of nodes in different neighborhoods for effective long-range modeling. The proposed G3D module leverages dense cross-spacetime edges as skip connections for direct information propagation across the spatial-temporal graph. By coupling these proposals, we develop a powerful feature extractor named MS-G3D based on which our model outperforms previous state-of-the-art methods on three large-scale datasets: NTU RGB+D 60, NTU RGB+D 120, and Kinetics Skeleton 400.
• Abstract（参考訳）: 時空間グラフは骨格に基づく行動認識アルゴリズムによって人間の行動力学をモデル化するために広く利用されている。 これらのグラフからロバストな動きパターンを捉えるために、長距離およびマルチスケールのコンテキストアグリゲーションと時空間依存モデリングが強力な特徴抽出器の重要な側面である。 しかし,既存の手法では,(1)マルチスケール演算子の下での非バイアスな長距離連接関係モデリング,(2)複雑な時空間依存を捉えるための非障害物な時空間情報フローの実現に限界がある。 本稿では,(1)多スケールグラフ畳み込みを解消するための簡易な方法,(2)空間-時空間グラフ畳み込み演算子g3dを提案する。 提案するマルチスケールアグリゲーションスキームは,実効的長距離モデリングにおいて異なる近傍のノードの重要性を解消する。 提案したG3Dモジュールは、空間時間グラフを横断する直接情報伝達のためのスキップ接続として、高密度な時空間エッジを利用する。 これらの提案を結合することにより,NTU RGB+D 60, NTU RGB+D 120, Kinetics Skeleton 400の3つの大規模データセット上で, 従来の最先端手法よりも優れた特徴抽出器MS-G3Dを開発した。

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