Fugu-MT 論文翻訳(概要): FBK-HUPBA Submission to the EPIC-Kitchens Action Recognition 2020 Challenge

論文の概要: FBK-HUPBA Submission to the EPIC-Kitchens Action Recognition 2020 Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13725v1
Date: Wed, 24 Jun 2020 13:41:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-17 12:59:29.867246
Title: FBK-HUPBA Submission to the EPIC-Kitchens Action Recognition 2020 Challenge
Title（参考訳）: fbk-hupbaがepic-kitchens action recognition 2020チャレンジに参加
Authors: Swathikiran Sudhakaran, Sergio Escalera, Oswald Lanz
Abstract要約: EPIC-Kitchens Action Recognition 2020 Challengeへの提出の技術的詳細について述べる。提案手法は,S1では40.0%,S2では21%,RGBでは21%であった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 43.8525418821458
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this report we describe the technical details of our submission to the EPIC-Kitchens Action Recognition 2020 Challenge. To participate in the challenge we deployed spatio-temporal feature extraction and aggregation models we have developed recently: Gate-Shift Module (GSM) [1] and EgoACO, an extension of Long Short-Term Attention (LSTA) [2]. We design an ensemble of GSM and EgoACO model families with different backbones and pre-training to generate the prediction scores. Our submission, visible on the public leaderboard with team name FBK-HUPBA, achieved a top-1 action recognition accuracy of 40.0% on S1 setting, and 25.71% on S2 setting, using only RGB.
Abstract（参考訳）: 本報告では,EPIC-Kitchens Action Recognition 2020 Challengeへの提出の技術的詳細について述べる。私たちが最近開発した時空間的特徴抽出と集約モデルであるgate-shift module (gsm) [1]と、long short-term attention (lsta) [2]の拡張であるegoacoをデプロイした。我々は,GSMとEgoACOモデルファミリーのアンサンブルを,異なるバックボーンと事前学習を用いて設計し,予測スコアを生成する。チーム名はFBK-HUPBAであり,S1設定では40.0%,S2設定では25.71%,RGB設定では25.71%であった。

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