論文の概要: Quo Vadis, Skeleton Action Recognition ?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02072v2
• Date: Wed, 7 Apr 2021 16:30:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 13:54:53.367698
• Title: Quo Vadis, Skeleton Action Recognition ?
• Title（参考訳）: quo vadis、スケルトンアクション認識?
• Authors: Pranay Gupta, Anirudh Thatipelli, Aditya Aggarwal, Shubh Maheshwari, Neel Trivedi, Sourav Das, Ravi Kiran Sarvadevabhatla
• Abstract要約: 我々は骨格に基づく人間の行動認識の現場における現在および今後のフロンティアについて研究する。 本研究では,Kinetics-700から得られたRGBビデオのキュレートしたサブセットであるSkeletics-152を紹介する。 我々は、Skeleton-MimeticsおよびMetaphoricsデータセットを導入して、文脈外アクションを含むように研究を拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.389618872289647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we study current and upcoming frontiers across the landscape of skeleton-based human action recognition. To study skeleton-action recognition in the wild, we introduce Skeletics-152, a curated and 3-D pose-annotated subset of RGB videos sourced from Kinetics-700, a large-scale action dataset. We extend our study to include out-of-context actions by introducing Skeleton-Mimetics, a dataset derived from the recently introduced Mimetics dataset. We also introduce Metaphorics, a dataset with caption-style annotated YouTube videos of the popular social game Dumb Charades and interpretative dance performances. We benchmark state-of-the-art models on the NTU-120 dataset and provide multi-layered assessment of the results. The results from benchmarking the top performers of NTU-120 on the newly introduced datasets reveal the challenges and domain gap induced by actions in the wild. Overall, our work characterizes the strengths and limitations of existing approaches and datasets. Via the introduced datasets, our work enables new frontiers for human action recognition.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,骨格に基づく人間の行動認識の現場における現在および今後のフロンティアについて検討する。 本研究では,大規模なアクションデータセットであるKinetics-700から得られたRGBビデオの3次元ポーズアノテート・サブセットであるSkeletics-152を紹介する。 我々は、最近導入されたMimeticsデータセットから派生したデータセットであるSkeleton-Mimeticsを導入することで、文脈外アクションを含むように研究を拡張した。 また、メタフォリックス(Metaphorics)は、人気のソーシャルゲームDumm Charadesのキャプションスタイルのアノテーション付きYouTubeビデオと解釈ダンスパフォーマンスのデータセットも導入した。 我々は、NTU-120データセットの最先端モデルをベンチマークし、結果を多層評価する。 新たに導入されたデータセットでntu-120のトップパフォーマーをベンチマークした結果、ワイルドなアクションによって引き起こされる課題とドメインギャップが明らかになった。 全体として、我々の作品は既存のアプローチとデータセットの強みと限界を特徴づけています。 導入したデータセットを通じて、我々の研究は人間の行動認識の新しいフロンティアを可能にします。

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