論文の概要: Adversarial Self-Supervised Learning for Semi-Supervised 3D Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05934v1
• Date: Sun, 12 Jul 2020 08:01:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 05:56:59.102438
• Title: Adversarial Self-Supervised Learning for Semi-Supervised 3D Action Recognition
• Title（参考訳）: 半教師付き3次元行動認識のための対向的自己監督学習
• Authors: Chenyang Si, Xuecheng Nie, Wei Wang, Liang Wang, Tieniu Tan, Jiashi Feng
• Abstract要約: 本稿では,SSLと半教師付きスキームを緊密に結合する新しいフレームワークであるAdversarial Self-Supervised Learning (ASSL)を紹介する。 具体的には,3次元動作認識のための学習表現の識別能力を向上させる効果的なSSL方式を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 123.62183172631443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of semi-supervised 3D action recognition which has been rarely explored before. Its major challenge lies in how to effectively learn motion representations from unlabeled data. Self-supervised learning (SSL) has been proved very effective at learning representations from unlabeled data in the image domain. However, few effective self-supervised approaches exist for 3D action recognition, and directly applying SSL for semi-supervised learning suffers from misalignment of representations learned from SSL and supervised learning tasks. To address these issues, we present Adversarial Self-Supervised Learning (ASSL), a novel framework that tightly couples SSL and the semi-supervised scheme via neighbor relation exploration and adversarial learning. Specifically, we design an effective SSL scheme to improve the discrimination capability of learned representations for 3D action recognition, through exploring the data relations within a neighborhood. We further propose an adversarial regularization to align the feature distributions of labeled and unlabeled samples. To demonstrate effectiveness of the proposed ASSL in semi-supervised 3D action recognition, we conduct extensive experiments on NTU and N-UCLA datasets. The results confirm its advantageous performance over state-of-the-art semi-supervised methods in the few label regime for 3D action recognition.
• Abstract（参考訳）: これまでほとんど研究されていない半教師付き3次元行動認識の問題を考える。 その大きな課題は、ラベルのないデータから効果的に動きの表現を学ぶ方法にある。 自己教師付き学習(ssl)は、画像領域のラベルなしデータから表現を学ぶのに非常に効果的であることが証明されている。 しかし、3D行動認識には効果的な自己教師付きアプローチがほとんどなく、半教師付き学習にSSLを直接適用することは、SSLと教師付き学習タスクから学んだ表現の誤調整に悩まされる。 これらの課題に対処するために, SSL と半教師付きスキームを隣接する関係探索と対人学習により緊密に結合する新しいフレームワークである Adversarial Self-Supervised Learning (ASSL) を提案する。 具体的には、3次元行動認識のための学習表現の識別能力を向上させるための効果的なSSL方式を近所のデータ関係を探索することによって設計する。 さらに,ラベル付きサンプルとラベルなしサンプルの特徴分布を整列する逆正則化を提案する。 半教師付き3次元動作認識におけるASSLの有効性を示すため,NTUおよびN-UCLAデータセットについて広範な実験を行った。 その結果, 3次元動作認識において, 最先端の半教師付き手法よりも有利な性能が得られた。

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