論文の概要: Temporal Distinct Representation Learning for Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07626v1
• Date: Wed, 15 Jul 2020 11:30:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 06:04:25.420733
• Title: Temporal Distinct Representation Learning for Action Recognition
• Title（参考訳）: 行動認識のための時間固有表現学習
• Authors: Junwu Weng and Donghao Luo and Yabiao Wang and Ying Tai and Chengjie Wang and Jilin Li and Feiyue Huang and Xudong Jiang and Junsong Yuan
• Abstract要約: 2次元畳み込みニューラルネットワーク (2D CNN) はビデオの特徴付けに用いられる。 ビデオの異なるフレームは同じ2D CNNカーネルを共有しており、繰り返し、冗長な情報利用をもたらす可能性がある。 本稿では,異なるフレームからの特徴の識別チャネルを段階的にエキサイティングにするためのシーケンシャルチャネルフィルタリング機構を提案し,繰り返し情報抽出を回避する。 本手法は,ベンチマーク時相推論データセットを用いて評価し,それぞれ2.4%,1.3%の可視性向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 139.93983070642412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motivated by the previous success of Two-Dimensional Convolutional Neural Network (2D CNN) on image recognition, researchers endeavor to leverage it to characterize videos. However, one limitation of applying 2D CNN to analyze videos is that different frames of a video share the same 2D CNN kernels, which may result in repeated and redundant information utilization, especially in the spatial semantics extraction process, hence neglecting the critical variations among frames. In this paper, we attempt to tackle this issue through two ways. 1) Design a sequential channel filtering mechanism, i.e., Progressive Enhancement Module (PEM), to excite the discriminative channels of features from different frames step by step, and thus avoid repeated information extraction. 2) Create a Temporal Diversity Loss (TD Loss) to force the kernels to concentrate on and capture the variations among frames rather than the image regions with similar appearance. Our method is evaluated on benchmark temporal reasoning datasets Something-Something V1 and V2, and it achieves visible improvements over the best competitor by 2.4% and 1.3%, respectively. Besides, performance improvements over the 2D-CNN-based state-of-the-arts on the large-scale dataset Kinetics are also witnessed.
• Abstract（参考訳）: 画像認識における2次元畳み込みニューラルネットワーク(2D CNN)の成功に触発されて、研究者たちはビデオのキャラクタリゼーションに利用しようと努力した。 しかし、ビデオ解析に2D CNNを適用することの1つの制限は、ビデオの異なるフレームが同じ2D CNNカーネルを共有することである。 本稿では,この問題を2つの方法で解決しようとする。 1) プログレッシブ・エンハンスメント・モジュール(PEM)と呼ばれるシーケンシャルチャネルフィルタリング機構を設計し, 異なるフレームからの特徴の識別チャネルを段階的に励起し, 繰り返し情報抽出を回避する。 2) 時間的多様性損失(TD損失)を作成し, カーネルに類似した画像領域ではなく, フレーム間の変動を集中させ, 捉えさせる。 本手法は,ベンチマーク時相推論データセットを用いて評価し,それぞれ2.4%,1.3%の可視性向上を実現している。 さらに、大規模なデータセット上の2D-CNNベースの最先端のKineeticsのパフォーマンスも改善されている。

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