論文の概要: Recognizing Actions in Videos from Unseen Viewpoints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16516v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 17:17:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:49:10.414643
• Title: Recognizing Actions in Videos from Unseen Viewpoints
• Title（参考訳）: 見えない視点からの映像における行動認識
• Authors: AJ Piergiovanni and Michael S. Ryoo
• Abstract要約: 本研究では,現在の畳み込みニューラルネットワークモデルでは,トレーニングデータに存在しないカメラ視点からの動作を認識できないことを示す。 視認不能な認識のための新しいデータセットを導入し、視点不変表現を学習するアプローチ能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.6338404141284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Standard methods for video recognition use large CNNs designed to capture spatio-temporal data. However, training these models requires a large amount of labeled training data, containing a wide variety of actions, scenes, settings and camera viewpoints. In this paper, we show that current convolutional neural network models are unable to recognize actions from camera viewpoints not present in their training data (i.e., unseen view action recognition). To address this, we develop approaches based on 3D representations and introduce a new geometric convolutional layer that can learn viewpoint invariant representations. Further, we introduce a new, challenging dataset for unseen view recognition and show the approaches ability to learn viewpoint invariant representations.
• Abstract（参考訳）: ビデオ認識の標準的な方法は、時空間データをキャプチャするために設計された大きなCNNを使用する。 しかしながら、これらのモデルのトレーニングには、さまざまなアクション、シーン、設定、カメラ視点を含む、大量のラベル付きトレーニングデータが必要である。 本稿では、現在の畳み込みニューラルネットワークモデルにおいて、トレーニングデータに存在しないカメラ視点からアクションを認識することができないことを示す。 そこで我々は、3次元表現に基づくアプローチを開発し、視点不変表現を学習できる新しい幾何学的畳み込み層を導入する。 さらに,未知視認識のための新しい挑戦的データセットを導入し,視点不変表現を学習するアプローチを示す。

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