論文の概要: Temporal Graph Modeling for Skeleton-based Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08804v1
• Date: Wed, 16 Dec 2020 09:02:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 02:51:02.507685
• Title: Temporal Graph Modeling for Skeleton-based Action Recognition
• Title（参考訳）: 骨格に基づく行動認識のための時間グラフモデリング
• Authors: Jianan Li, Xuemei Xie, Zhifu Zhao, Yuhan Cao, Qingzhe Pan and Guangming Shi
• Abstract要約: 複雑な時間的ダイナミクスを捉えるための時間拡張グラフ畳み込みネットワーク(TE-GCN)を提案する。 構築された時間関係グラフは、意味的に関連する時間的特徴間の接続を明示的に構築する。 2つの大規模データセットで実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.788239844759246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Convolutional Networks (GCNs), which model skeleton data as graphs, have obtained remarkable performance for skeleton-based action recognition. Particularly, the temporal dynamic of skeleton sequence conveys significant information in the recognition task. For temporal dynamic modeling, GCN-based methods only stack multi-layer 1D local convolutions to extract temporal relations between adjacent time steps. With the repeat of a lot of local convolutions, the key temporal information with non-adjacent temporal distance may be ignored due to the information dilution. Therefore, these methods still remain unclear how to fully explore temporal dynamic of skeleton sequence. In this paper, we propose a Temporal Enhanced Graph Convolutional Network (TE-GCN) to tackle this limitation. The proposed TE-GCN constructs temporal relation graph to capture complex temporal dynamic. Specifically, the constructed temporal relation graph explicitly builds connections between semantically related temporal features to model temporal relations between both adjacent and non-adjacent time steps. Meanwhile, to further explore the sufficient temporal dynamic, multi-head mechanism is designed to investigate multi-kinds of temporal relations. Extensive experiments are performed on two widely used large-scale datasets, NTU-60 RGB+D and NTU-120 RGB+D. And experimental results show that the proposed model achieves the state-of-the-art performance by making contribution to temporal modeling for action recognition.
• Abstract（参考訳）: 骨格データをグラフとしてモデル化するグラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、骨格に基づく行動認識において顕著な性能を得た。 特に、骨格配列の時間的ダイナミクスは認識タスクにおいて重要な情報を伝達する。 時間的動的モデリングにおいて、GCNに基づく手法は、隣接する時間ステップ間の時間的関係を抽出するために、多層1次元局所畳み込みのみを積み重ねる。 局所的な畳み込みの繰り返しにより,非隣接時間距離の重要時間情報は情報希釈のために無視される可能性がある。 したがって、これらの方法はまだ骨格配列の時間的ダイナミクスを十分に探求する方法が不明である。 本稿では,この制限に対処するための時間拡張グラフ畳み込みネットワーク(TE-GCN)を提案する。 TE-GCNは、複雑な時間的ダイナミクスを捉えるために時間的関係グラフを構成する。 具体的には、構築された時間関係グラフは、隣接時間ステップと非隣接時間ステップの両方の時間関係をモデル化するために、意味的に関連する時間的特徴間の関係を明示的に構築する。 一方、十分な時間的ダイナミクスを探求するために、時間的関係の多種間を調査するために、マルチヘッド機構が設計されている。 NTU-60 RGB+DとNTU-120 RGB+Dの2つの大規模データセットで大規模な実験が行われた。 実験結果から,動作認識のための時間的モデリングに寄与することで,提案モデルが最先端の性能を達成することを示す。

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