論文の概要: Learning Representational Invariances for Data-Efficient Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16565v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 17:59:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:47:24.446587
• Title: Learning Representational Invariances for Data-Efficient Action Recognition
• Title（参考訳）: データ効率な行動認識のための表現不変性の学習
• Authors: Yuliang Zou, Jinwoo Choi, Qitong Wang, Jia-Bin Huang
• Abstract要約: 我々は,データ拡張戦略により,Kinetics-100,UCF-101,HMDB-51データセットのパフォーマンスが期待できることを示す。 また,完全な教師付き設定でデータ拡張戦略を検証し,性能向上を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.23716087656834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data augmentation is a ubiquitous technique for improving image classification when labeled data is scarce. Constraining the model predictions to be invariant to diverse data augmentations effectively injects the desired representational invariances to the model (e.g., invariance to photometric variations), leading to improved accuracy. Compared to image data, the appearance variations in videos are far more complex due to the additional temporal dimension. Yet, data augmentation methods for videos remain under-explored. In this paper, we investigate various data augmentation strategies that capture different video invariances, including photometric, geometric, temporal, and actor/scene augmentations. When integrated with existing consistency-based semi-supervised learning frameworks, we show that our data augmentation strategy leads to promising performance on the Kinetics-100, UCF-101, and HMDB-51 datasets in the low-label regime. We also validate our data augmentation strategy in the fully supervised setting and demonstrate improved performance.
• Abstract（参考訳）: データ拡張は、ラベル付きデータの不足時に画像分類を改善するユビキタスな技術である。 モデル予測を多様なデータ拡張に不変に制限することは、望まれる表現的不変性をモデルに効果的に注入する(例えば、光度変化への不変性)。 画像データと比較すると、ビデオの外観のバリエーションは時間次元の追加によりはるかに複雑である。 しかし、ビデオのデータ拡張方法はまだ未調査のままだ。 本稿では,光度,幾何学的,時間的,アクター/シーンなど,さまざまなビデオの不変性を捉える様々なデータ拡張戦略について検討する。 既存の一貫性に基づく半教師付き学習フレームワークと統合すると、我々のデータ拡張戦略が低ラベル方式でKinetics-100, UCF-101, HMDB-51データセット上で有望なパフォーマンスをもたらすことを示す。 また,完全な教師付き設定でデータ拡張戦略を検証し,性能向上を実証した。

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