論文の概要: Action Recognition with Deep Multiple Aggregation Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04489v1
• Date: Mon, 8 Jun 2020 11:37:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 02:01:12.010840
• Title: Action Recognition with Deep Multiple Aggregation Networks
• Title（参考訳）: ディープマルチアグリゲーションネットワークを用いた行動認識
• Authors: Ahmed Mazari and Hichem Sahbi
• Abstract要約: 動作認識における時間的粒度の異なるレベルをキャプチャする新しい階層型プール設計を提案する。 我々の設計原則は粗大であり、木構造ネットワークを用いて達成される。 原理と基礎が整っただけでなく、提案された階層的なプーリングもビデオ長と解像度に依存しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.696233190562936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most of the current action recognition algorithms are based on deep networks which stack multiple convolutional, pooling and fully connected layers. While convolutional and fully connected operations have been widely studied in the literature, the design of pooling operations that handle action recognition, with different sources of temporal granularity in action categories, has comparatively received less attention, and existing solutions rely mainly on max or averaging operations. The latter are clearly powerless to fully exhibit the actual temporal granularity of action categories and thereby constitute a bottleneck in classification performances. In this paper, we introduce a novel hierarchical pooling design that captures different levels of temporal granularity in action recognition. Our design principle is coarse-to-fine and achieved using a tree-structured network; as we traverse this network top-down, pooling operations are getting less invariant but timely more resolute and well localized. Learning the combination of operations in this network -- which best fits a given ground-truth -- is obtained by solving a constrained minimization problem whose solution corresponds to the distribution of weights that capture the contribution of each level (and thereby temporal granularity) in the global hierarchical pooling process. Besides being principled and well grounded, the proposed hierarchical pooling is also video-length and resolution agnostic. Extensive experiments conducted on the challenging UCF-101, HMDB-51 and JHMDB-21 databases corroborate all these statements.
• Abstract（参考訳）: 現在のアクション認識アルゴリズムのほとんどは、複数の畳み込み層、プール層、完全に接続された層を積み重ねるディープネットワークに基づいている。 畳み込みと完全連結な操作は文献で広く研究されているが、アクション認識を扱うプーリング操作の設計は、アクションカテゴリーの時間的粒度が異なるため、比較的注意が払われておらず、既存のソリューションは主に最大または平均演算に依存している。 後者は明らかに、アクションカテゴリの実際の時間的粒度を完全に示さないため、分類性能のボトルネックとなる。 本稿では,行動認識における時間的粒度の異なる階層的なプール設計を提案する。 このネットワークをトップダウンに横切ると、プール操作は不変性が少なくなりつつも、時間的に絶対的かつ局所性が良くなっています。 このネットワークにおける操作の組み合わせを学習することは、その解が、大域的な階層的プーリングプロセスにおける各レベル(つまり、時間的粒度)の寄与を捉える重みの分布に対応する制約付き最小化問題を解くことによって得られる。 原理と基礎性に加えて、提案された階層型プーリングもビデオ長と解像度に依存しない。 挑戦的なUCF-101、HMDB-51、JHMDB-21データベースに関する大規模な実験は、これらの全ての主張を裏付けるものである。

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