論文の概要: Improving Action Quality Assessment using ResNets and Weighted Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10555v1
• Date: Sun, 21 Feb 2021 08:36:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 14:58:41.330601
• Title: Improving Action Quality Assessment using ResNets and Weighted Aggregation
• Title（参考訳）: ResNetと軽量アグリゲーションによる行動品質評価の改善
• Authors: Shafkat Farabi, Hasibul Haque Himel, Fakhruddin Gazzali, Bakhtiar Hasan, Md. Hasanul Kabir, Moshiur Farazi
• Abstract要約: アクション品質評価(AQA)は、そのアクションのビデオに基づいて人間の行動を自動的に判断し、パフォーマンススコアを割り当てることを目指しています。 AQAの既存の文献の多くは、RGBのビデオをC3Dネットワークを使って高レベルな表現に変換する。 C3Dの比較的浅い性質のため、抽出された特徴の質はより深い畳み込みニューラルネットワークを用いて抽出できるものよりも低い。
• 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: Action quality assessment (AQA) aims at automatically judging human action based on a video of the said action and assigning a performance score to it. The majority of works in the existing literature on AQA transform RGB videos to higher-level representations using C3D networks. These higher-level representations are used to perform action quality assessment. Due to the relatively shallow nature of C3D, the quality of extracted features is lower than what could be extracted using a deeper convolutional neural network. In this paper, we experiment with deeper convolutional neural networks with residual connections for learning representations for action quality assessment. We assess the effects of the depth and the input clip size of the convolutional neural network on the quality of action score predictions. We also look at the effect of using (2+1)D convolutions instead of 3D convolutions for feature extraction. We find that the current clip level feature representation aggregation technique of averaging is insufficient to capture the relative importance of features. To overcome this, we propose a learning-based weighted-averaging technique that can perform better. We achieve a new state-of-the-art Spearman's rank correlation of 0.9315 (an increase of 0.45%) on the MTL-AQA dataset using a 34 layer (2+1)D convolutional neural network with the capability of processing 32 frame clips, using our proposed aggregation technique.
• Abstract（参考訳）: アクション品質評価(AQA)は、そのアクションのビデオに基づいて人間の行動を自動的に判断し、パフォーマンススコアを割り当てることを目指しています。 AQAの既存の文献の多くは、RGBのビデオをC3Dネットワークを使って高レベルな表現に変換する。 これらの高レベル表現は、行動品質評価を行うために使用されます。 C3Dの比較的浅い性質のため、抽出された特徴の質はより深い畳み込みニューラルネットワークを用いて抽出できるものよりも低い。 本稿では,行動品質評価のための学習表現のための残差接続を持つ深い畳み込みニューラルネットワークを実験する。 畳み込みニューラルネットワークの深さと入力クリップサイズが動作スコアの予測精度に及ぼす影響について検討した。 また,特徴抽出のための3次元畳み込みの代わりに(2+1)d畳み込みを用いる効果についても検討する。 平均化の現在のクリップレベルの特徴表現集約技術は,特徴の相対的重要性を捉えるには不十分であることがわかった。 そこで本研究では,学習に基づく重み付け学習手法を提案する。 提案した集計手法を用いて, 34層(2+1)の畳み込みニューラルネットワークを用いて, MTL-AQAデータセットにおける最新のスピアマンのランク相関0.9315(0.45%の増加)を達成した。

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