論文の概要: Interactive Fusion of Multi-level Features for Compositional Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05689v1
• Date: Thu, 10 Dec 2020 14:17:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 06:21:32.794516
• Title: Interactive Fusion of Multi-level Features for Compositional Activity Recognition
• Title（参考訳）: 合成活動認識のための多レベル特徴の相互融合
• Authors: Rui Yan, Lingxi Xie, Xiangbo Shu, and Jinhui Tang
• Abstract要約: インタラクティブな融合によってこの目標を達成する新しいフレームワークを提案する。 本フレームワークは,位置から出現までの特徴抽出,意味的特徴の相互作用,意味から位置への予測という3つのステップで実装する。 我々は,2つの行動認識データセット,SomethingとCharadesに対するアプローチを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.75045558068874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To understand a complex action, multiple sources of information, including appearance, positional, and semantic features, need to be integrated. However, these features are difficult to be fused since they often differ significantly in modality and dimensionality. In this paper, we present a novel framework that accomplishes this goal by interactive fusion, namely, projecting features across different spaces and guiding it using an auxiliary prediction task. Specifically, we implement the framework in three steps, namely, positional-to-appearance feature extraction, semantic feature interaction, and semantic-to-positional prediction. We evaluate our approach on two action recognition datasets, Something-Something and Charades. Interactive fusion achieves consistent accuracy gain beyond off-the-shelf action recognition algorithms. In particular, on Something-Else, the compositional setting of Something-Something, interactive fusion reports a remarkable gain of 2.9% in terms of top-1 accuracy.
• Abstract（参考訳）: 複雑な動作を理解するには、外観、位置、意味的特徴を含む複数の情報ソースを統合する必要がある。 しかし、これらの特徴はしばしばモダリティや次元において大きく異なるため、融合することは困難である。 本稿では,異なる空間にまたがる特徴を投影し,補助的な予測タスクを用いて誘導することで,この目標を達成する新しいフレームワークを提案する。 具体的には,特徴抽出,意味的特徴相互作用,意味的特徴予測という3つのステップでフレームワークを実装した。 我々は,2つの行動認識データセット,SomethingとCharadesに対するアプローチを評価した。 interactive fusionは、市販のアクション認識アルゴリズム以上の一貫性のある精度を実現している。 特に something-else では、何か何かの合成設定では、interactive fusion は top-1 の精度で2.9%の大幅な向上を報告している。

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