論文の概要: Few-shot Action Recognition with Implicit Temporal Alignment and Pair Similarity Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06215v1
• Date: Tue, 13 Oct 2020 07:56:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 23:56:48.260473
• Title: Few-shot Action Recognition with Implicit Temporal Alignment and Pair Similarity Optimization
• Title（参考訳）: 意図しない時間的アライメントとペア類似度最適化を用いたアクション認識
• Authors: Congqi Cao, Yajuan Li, Qinyi Lv, Peng Wang, Yanning Zhang
• Abstract要約: ほとんどラベル付きサンプルのない新しいクラスからインスタンスを認識することを目的としていない。 ビデオベースの数発のアクション認識は、まだ十分に調査されておらず、まだ挑戦的だ。 本稿では,(1)少数ショットの動作認識アルゴリズムの性能を評価するための具体的設定,(2)ビデオレベルの類似性比較のための暗黙的なシーケンスアライメントアルゴリズム,(3)限定データを用いたペア類似性最適化のための複数ショット学習における高度な損失について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.010005936995334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot learning aims to recognize instances from novel classes with few labeled samples, which has great value in research and application. Although there has been a lot of work in this area recently, most of the existing work is based on image classification tasks. Video-based few-shot action recognition has not been explored well and remains challenging: 1) the differences of implementation details among different papers make a fair comparison difficult; 2) the wide variations and misalignment of temporal sequences make the video-level similarity comparison difficult; 3) the scarcity of labeled data makes the optimization difficult. To solve these problems, this paper presents 1) a specific setting to evaluate the performance of few-shot action recognition algorithms; 2) an implicit sequence-alignment algorithm for better video-level similarity comparison; 3) an advanced loss for few-shot learning to optimize pair similarity with limited data. Specifically, we propose a novel few-shot action recognition framework that uses long short-term memory following 3D convolutional layers for sequence modeling and alignment. Circle loss is introduced to maximize the within-class similarity and minimize the between-class similarity flexibly towards a more definite convergence target. Instead of using random or ambiguous experimental settings, we set a concrete criterion analogous to the standard image-based few-shot learning setting for few-shot action recognition evaluation. Extensive experiments on two datasets demonstrate the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: few-shot learningは、ラベル付きサンプルが少ない新しいクラスからのインスタンスを認識することを目的としています。 この領域では近年多くの作業が行われているが、既存の作業のほとんどは画像分類タスクに基づいている。 ビデオに基づく数発のアクション認識は、まだ十分に研究されていない。 1) 異なる論文間の実施の詳細の相違は、公正な比較を困難にする。 2) 時間系列のばらつきや誤用により, 映像レベルの類似性の比較が困難となる。 3) ラベル付きデータの不足により最適化が困難となる。 これらの問題を解決するために、本稿では 1) 数発の行動認識アルゴリズムの性能を評価するための特定の設定 2)ビデオレベルの類似性比較のための暗黙的なシーケンスアライメントアルゴリズム 3) 限られたデータでペアの類似性を最適化するために,少数の学習で高度な損失が発生する。 具体的には, 3次元畳み込み層に追従した長期短期記憶をシーケンスモデリングとアライメントに利用する, 新たな行動認識フレームワークを提案する。 円損失はクラス内類似度を最大化し、より明確な収束目標に向けて柔軟にクラス間類似度を最小化するために導入される。 ランダムあるいはあいまいな実験的な設定を用いる代わりに、標準的なイメージベースのマイトショット学習設定に類似した具体的基準を設定して、マイトショット動作認識の評価を行う。 2つのデータセットに対する実験により,提案手法の有効性が示された。

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