論文の概要: Self-Selective Context for Interaction Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08750v1
• Date: Sat, 17 Oct 2020 09:06:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 11:56:10.518396
• Title: Self-Selective Context for Interaction Recognition
• Title（参考訳）: 対話認識のための自己選択的文脈
• Authors: Mert Kilickaya, Noureldien Hussein, Efstratios Gavves, Arnold Smeulders
• Abstract要約: 本研究では,人間と物体の相互作用認識のための自己選択コンテキスト(SSC)を提案する。 SSCは、人間オブジェクトとコンテキストの合同的な外観で動作し、最も差別的なコンテキストを認識に役立てる。 実験の結果,SSCはパラメータをはるかに少なくしながら,相互作用認識性能を著しく向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.866495303658404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-object interaction recognition aims for identifying the relationship between a human subject and an object. Researchers incorporate global scene context into the early layers of deep Convolutional Neural Networks as a solution. They report a significant increase in the performance since generally interactions are correlated with the scene (\ie riding bicycle on the city street). However, this approach leads to the following problems. It increases the network size in the early layers, therefore not efficient. It leads to noisy filter responses when the scene is irrelevant, therefore not accurate. It only leverages scene context whereas human-object interactions offer a multitude of contexts, therefore incomplete. To circumvent these issues, in this work, we propose Self-Selective Context (SSC). SSC operates on the joint appearance of human-objects and context to bring the most discriminative context(s) into play for recognition. We devise novel contextual features that model the locality of human-object interactions and show that SSC can seamlessly integrate with the State-of-the-art interaction recognition models. Our experiments show that SSC leads to an important increase in interaction recognition performance, while using much fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: 人間と物体の相互作用認識は、対象と対象の関係を識別することを目的としている。 研究者たちは、グローバルシーンコンテキストを、ソリューションとして深層畳み込みニューラルネットワークの初期レイヤに組み込んでいる。 一般的に相互作用はシーンと相関しているため,性能は著しく向上したと報告している(街路で自転車に乗る場合)。 しかし、このアプローチは以下の問題を引き起こす。 初期のレイヤのネットワークサイズを増加させるため、効率的ではない。 シーンが無関係である場合、ノイズのフィルタ応答を発生させるため、精度が低下する。 シーンコンテキストのみを活用するが、人間とオブジェクトの相互作用は複数のコンテキストを提供するため、不完全である。 これらの問題を回避するため,本稿では自己選択文脈(SSC)を提案する。 SSCは、人間オブジェクトとコンテキストの合同的な外観で動作し、最も差別的なコンテキストを認識に役立てる。 我々は,ヒューマン・オブジェクト間インタラクションの局所性をモデル化する新しい文脈特徴を考案し,sscが最先端インタラクション認識モデルとシームレスに統合可能であることを示す。 実験の結果,SSCはパラメータが少なく,相互作用認識性能が著しく向上することがわかった。

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