論文の概要: Towards Improving Spatiotemporal Action Recognition in Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08097v1
• Date: Tue, 15 Dec 2020 05:21:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-07 05:25:01.651600
• Title: Towards Improving Spatiotemporal Action Recognition in Videos
• Title（参考訳）: ビデオにおける時空間行動認識の改善に向けて
• Authors: Shentong Mo, Xiaoqing Tan, Jingfei Xia, Pinxu Ren
• Abstract要約: 最新鋭のリアルタイムオブジェクト検出器You Only Watch Once(YOWO)をモチーフに、その構造を変更して、アクション検出精度を高めることを目指しています。 ビデオにおけるYOWOの改善と不均衡なクラス問題に対処するための4つの新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatiotemporal action recognition deals with locating and classifying actions in videos. Motivated by the latest state-of-the-art real-time object detector You Only Watch Once (YOWO), we aim to modify its structure to increase action detection precision and reduce computational time. Specifically, we propose four novel approaches in attempts to improve YOWO and address the imbalanced class issue in videos by modifying the loss function. We consider two moderate-sized datasets to apply our modification of YOWO - the popular Joint-annotated Human Motion Data Base (J-HMDB-21) and a private dataset of restaurant video footage provided by a Carnegie Mellon University-based startup, Agot.AI. The latter involves fast-moving actions with small objects as well as unbalanced data classes, making the task of action localization more challenging. We implement our proposed methods in the GitHub repository https://github.com/stoneMo/YOWOv2.
• Abstract（参考訳）: 時空間的行動認識はビデオ内の行動の特定と分類を扱う。 最新の最先端のリアルタイム物体検出装置であるYou Only Watch Once (YOWO)に触発された我々は、その構造を変更して行動検出精度を高め、計算時間を短縮することを目指している。 具体的には,yowoの改良と,ロス関数の修正によるビデオの不均衡なクラス問題に対処するための4つの新しいアプローチを提案する。 カーネギーメロン大学に本拠を置くスタートアップAgot.AIが提供したレストランビデオのプライベートデータセットであるJ-HMDB-21(Joint-annotated Human Motion Data Base)を応用するための2つの中規模データセットを検討する。 後者は、小さなオブジェクトで素早く動くアクションと不均衡なデータクラスを含み、アクションローカライゼーションのタスクをより難しくする。 提案したメソッドはGitHubリポジトリ https://github.com/stoneMo/YOWOv2で実装しています。

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