論文の概要: Spatial-Temporal Alignment Network for Action Recognition and Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02426v1
• Date: Fri, 4 Dec 2020 06:23:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 09:30:47.560814
• Title: Spatial-Temporal Alignment Network for Action Recognition and Detection
• Title（参考訳）: 行動認識・検出のための空間時間アライメントネットワーク
• Authors: Junwei Liang, Liangliang Cao, Xuehan Xiong, Ting Yu, Alexander Hauptmann
• Abstract要約: 本稿では,行動認識と検出を支援する視点不変の特徴表現を導入する方法について検討する。 本稿では,行動認識と行動検出のための幾何学的不変表現の学習を目的とした,空間時間アライメントネットワーク(STAN)を提案する。 我々は、AVA、Kinetics-400、AVA-Kinetics、Charades、Charades-EgoのデータセットでSTANモデルを広範囲にテストした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.19235282200697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper studies how to introduce viewpoint-invariant feature representations that can help action recognition and detection. Although we have witnessed great progress of action recognition in the past decade, it remains challenging yet interesting how to efficiently model the geometric variations in large scale datasets. This paper proposes a novel Spatial-Temporal Alignment Network (STAN) that aims to learn geometric invariant representations for action recognition and action detection. The STAN model is very light-weighted and generic, which could be plugged into existing action recognition models like ResNet3D and the SlowFast with a very low extra computational cost. We test our STAN model extensively on AVA, Kinetics-400, AVA-Kinetics, Charades, and Charades-Ego datasets. The experimental results show that the STAN model can consistently improve the state of the arts in both action detection and action recognition tasks. We will release our data, models and code.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,行動認識と検出を支援する視点不変特徴表現の導入方法について検討する。 過去10年間のアクション認識の大きな進歩を目の当たりにしてきたが、大規模データセットにおける幾何学的バリエーションを効率的にモデル化する方法は、いまだに興味深い。 本稿では,行動認識と行動検出のための幾何学的不変表現を学習する新しい空間-時間アライメントネットワーク(stan)を提案する。 stanモデルは軽量で汎用的で、resnet3dやslowfastのような既存のアクション認識モデルに非常に低い計算コストで接続できる。 我々は、AVA、Kinetics-400、AVA-Kinetics、Charades、Charades-EgoのデータセットでSTANモデルを広範囲にテストした。 実験の結果,STANモデルは動作検出タスクと動作認識タスクの両方において,一貫して芸術の状態を改善できることがわかった。 私たちはデータ、モデル、コードを公開します。

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