論文の概要: Skeleton-DML: Deep Metric Learning for Skeleton-Based One-Shot Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13823v2
• Date: Mon, 8 Mar 2021 14:33:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 01:12:59.949828
• Title: Skeleton-DML: Deep Metric Learning for Skeleton-Based One-Shot Action Recognition
• Title（参考訳）: Skeleton-DML:Skeleton-based One-Shot Action RecognitionのためのDeep Metric Learning
• Authors: Raphael Memmesheimer, Simon H\"aring, Nick Theisen, Dietrich Paulus
• Abstract要約: ワンショットアクション認識は、単一のトレーニング例だけで、人間のパフォーマンスアクションの認識を可能にする。 これは、ロボットが以前に見つからなかった行動に反応できるようにすることで、人間とロボットの相互作用に正の影響を与える。 本稿では,メートル法学習環境において良好に機能する新しい画像に基づく骨格表現を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5161531917413706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: One-shot action recognition allows the recognition of human-performed actions with only a single training example. This can influence human-robot-interaction positively by enabling the robot to react to previously unseen behaviour. We formulate the one-shot action recognition problem as a deep metric learning problem and propose a novel image-based skeleton representation that performs well in a metric learning setting. Therefore, we train a model that projects the image representations into an embedding space. In embedding space the similar actions have a low euclidean distance while dissimilar actions have a higher distance. The one-shot action recognition problem becomes a nearest-neighbor search in a set of activity reference samples. We evaluate the performance of our proposed representation against a variety of other skeleton-based image representations. In addition, we present an ablation study that shows the influence of different embedding vector sizes, losses and augmentation. Our approach lifts the state-of-the-art by 3.3% for the one-shot action recognition protocol on the NTU RGB+D 120 dataset under a comparable training setup. With additional augmentation our result improved over 7.7%.
• Abstract（参考訳）: ワンショットアクション認識は、単一のトレーニング例だけで、人間のパフォーマンスアクションの認識を可能にする。 これは、ロボットが以前に見つからなかった行動に反応できるようにすることで、人間とロボットの相互作用に正の影響を与える。 本稿では,一発動作認識問題を深度学習問題として定式化し,距離学習環境において優れた画像に基づく骨格表現を提案する。 そこで我々は,画像表現を埋め込み空間に投影するモデルを訓練する。 埋め込み空間において、類似作用はユークリッド距離が低く、類似作用は高い距離を持つ。 ワンショット動作認識問題は、一連のアクティビティ参照サンプルにおいて最寄りの探索となる。 提案手法は,様々なスケルトンに基づく画像表現に対して,提案手法の性能を評価する。 さらに, 埋め込みベクトルサイズ, 損失, 拡張の影響を示すアブレーション研究を行った。 提案手法は,NTU RGB+D 120データセット上のワンショットアクション認識プロトコルを,同等のトレーニング設定で3.3%向上させる。 追加で7.7%以上の改善が得られた。

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