論文の概要: Win-Fail Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07355v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 06:03:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 09:57:00.693909
• Title: Win-Fail Action Recognition
• Title（参考訳）: Win-Fail アクション認識
• Authors: Paritosh Parmar, Brendan Morris
• Abstract要約: さまざまな活動で成功と失敗の試みを区別するウィンフェイルアクション認識タスクを紹介します。 既存のアクション認識データセットとは異なり、クラス内の変動はタスクを難しくするが実行可能である。 先駆的行動認識ネットワークを用いたwin-failタスク/データセットの特徴と新しい映像検索タスクを体系的に解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.56877715768796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current video/action understanding systems have demonstrated impressive performance on large recognition tasks. However, they might be limiting themselves to learning to recognize spatiotemporal patterns, rather than attempting to thoroughly understand the actions. To spur progress in the direction of a truer, deeper understanding of videos, we introduce the task of win-fail action recognition -- differentiating between successful and failed attempts at various activities. We introduce a first of its kind paired win-fail action understanding dataset with samples from the following domains: "General Stunts," "Internet Wins-Fails," "Trick Shots," and "Party Games." Unlike existing action recognition datasets, intra-class variation is high making the task challenging, yet feasible. We systematically analyze the characteristics of the win-fail task/dataset with prototypical action recognition networks and a novel video retrieval task. While current action recognition methods work well on our task/dataset, they still leave a large gap to achieve high performance. We hope to motivate more work towards the true understanding of actions/videos. Dataset will be available from https://github.com/ParitoshParmar/Win-Fail-Action-Recognition.
• Abstract（参考訳）: 現在のビデオ/アクション理解システムは、大きな認識タスクで印象的なパフォーマンスを発揮しています。 しかし、彼らは行動を完全に理解しようとするのではなく、時空間的パターンを認識するための学習に制限される可能性がある。 ビデオのより深い理解、真の方向への進歩を促進するために、さまざまな活動で成功した試みと失敗した試みを区別するウィンフェイルアクション認識のタスクを紹介します。 我々は,その種類のウィンフェイル行動理解データセットの1つとして,"General Stunts","Internet Wins-Fails","Trick Shots","Party Games"の3つの領域のサンプルを紹介する。 既存のアクション認識データセットとは異なり、クラス内の変動はタスクを難しくするが実行可能である。 先駆的行動認識ネットワークを用いたwin-failタスク/データセットの特徴と新しい映像検索タスクを体系的に解析する。 現在のアクション認識手法はタスク/データセットでうまく機能しますが、高いパフォーマンスを達成するには大きなギャップを残しています。 アクション/ビデオの真の理解に向けて、より多くの作業の動機づけを願っています。 Datasetはhttps://github.com/ParitoshParmar/Win-Fail-Action-Recognitionから入手できる。

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