論文の概要: Skeleton-based Hand-Gesture Recognition with Lightweight Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04255v1
• Date: Fri, 9 Apr 2021 09:06:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 14:04:51.563313
• Title: Skeleton-based Hand-Gesture Recognition with Lightweight Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: 軽量グラフ畳み込みネットワークを用いた骨格型手指認識
• Authors: Hichem Sahbi
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフのような任意の不規則領域にディープラーニングを拡張することを目的としている。 GCN設計の一環として,入力グラフのトポロジを学習する新しい手法を提案する。 骨格をベースとした手の位置認識の課題に対する実験は, 学習したGCNの高効率性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.924672048447338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph convolutional networks (GCNs) aim at extending deep learning to arbitrary irregular domains, namely graphs. Their success is highly dependent on how the topology of input graphs is defined and most of the existing GCN architectures rely on predefined or handcrafted graph structures. In this paper, we introduce a novel method that learns the topology (or connectivity) of input graphs as a part of GCN design. The main contribution of our method resides in building an orthogonal connectivity basis that optimally aggregates nodes, through their neighborhood, prior to achieve convolution. Our method also considers a stochasticity criterion which acts as a regularizer that makes the learned basis and the underlying GCNs lightweight while still being highly effective. Experiments conducted on the challenging task of skeleton-based hand-gesture recognition show the high effectiveness of the learned GCNs w.r.t. the related work.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、ディープラーニングを任意の不規則領域、すなわちグラフに拡張することを目的としている。 それらの成功は、入力グラフのトポロジをどのように定義するかに大きく依存しており、既存のGCNアーキテクチャのほとんどは、事前に定義されたまたは手作りのグラフ構造に依存している。 本稿では,GCN設計の一環として入力グラフのトポロジ(あるいは接続性)を学習する新しい手法を提案する。 提案手法の主な貢献は, 畳み込みを実現する前に, ノードをその近傍から最適に集約する直交接続基盤を構築することである。 また,本手法では,学習ベースと基礎となるgcnを軽量にしつつも高い有効性を持つ正則化として機能する確率性基準も検討する。 スケルトンベースハンドジェスチャ認識の課題に関する実験により,学習したgcns w.r.t.の有効性が示された。 関連作品。

関連論文リスト

• From Cluster Assumption to Graph Convolution: Graph-based Semi-Supervised Learning Revisited [51.24526202984846]
  グラフベースの半教師付き学習(GSSL)は、長い間ホットな研究トピックだった。 グラフ畳み込みネットワーク (GCN) は, 有望な性能を示す主要な技術となっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T10:10:21Z)
• Towards Unsupervised Deep Graph Structure Learning [67.58720734177325]
  本稿では,学習したグラフトポロジを外部ガイダンスなしでデータ自身で最適化する,教師なしグラフ構造学習パラダイムを提案する。 具体的には、元のデータから"アンカーグラフ"として学習目標を生成し、対照的な損失を用いてアンカーグラフと学習グラフとの一致を最大化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-17T11:57:29Z)
• Learning Connectivity with Graph Convolutional Networks for Skeleton-based Action Recognition [14.924672048447338]
  グラフのトポロジ特性を学習するグラフ畳み込みネットワークのための新しいフレームワークを提案する。 本手法の設計原理は制約対象関数の最適化に基づいている。 骨格に基づく行動認識の課題に対して行った実験は,提案手法の優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-06T19:43:26Z)
• Representation Learning of Reconstructed Graphs Using Random Walk Graph Convolutional Network [12.008472517000651]
  グラフのノード特異的なメソスコピック構造を得るためにランダムウォークを利用する新しいフレームワークであるwGCNを提案する。 高次局所構造情報を組み合わせることで、ネットワークの可能性をより効率的に探究できると信じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-02T10:31:14Z)
• Action Recognition with Kernel-based Graph Convolutional Networks [14.924672048447338]
  learning graph convolutional networks(gcns)は、ディープラーニングを任意の非正規ドメインに一般化することを目的としている。 再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)における空間グラフ畳み込みを実現する新しいGCNフレームワークを提案する。 gcnモデルの特長は、学習グラフフィルタの受容野のノードと入力グラフのノードを明示的に認識せずに畳み込みを実現する能力にも関係しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-28T11:02:51Z)
• Spatio-Temporal Inception Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition [126.51241919472356]
  我々はスケルトンに基づく行動認識のためのシンプルで高度にモジュール化されたグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャを設計する。 ネットワークは,空間的および時間的経路から多粒度情報を集約するビルディングブロックを繰り返すことで構築される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T14:43:04Z)
• Progressive Spatio-Temporal Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Human Action Recognition [97.14064057840089]
  本稿では,グラフ畳み込みネットワークのためのコンパクトで問題固有のネットワークを,段階的に自動的に見つける手法を提案する。 骨格に基づく人体行動認識のための2つのデータセットの実験結果から,提案手法は競争力あるいはより優れた分類性能を有することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-11T09:57:49Z)
• Representation Learning of Graphs Using Graph Convolutional Multilayer Networks Based on Motifs [17.823543937167848]
  mGCMNはノードの特徴情報とグラフの高階局所構造を利用する新しいフレームワークである。 グラフニューラルネットワークの学習効率を大幅に改善し、新たな学習モードの確立を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T04:18:20Z)
• Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network [35.35776808660919]
  本稿では,知識埋め込みに基づくグラフ畳み込みネットワーク(KE-GCN)という新しいフレームワークを提案する。 KE-GCNはグラフベースの信念伝播におけるグラフ畳み込みネットワーク(GCN)のパワーと高度な知識埋め込み手法の強みを組み合わせたものである。 理論的解析により、KE-GCNはいくつかのよく知られたGCN法のエレガントな統一を具体例として示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-12T17:12:51Z)
• Distilling Knowledge from Graph Convolutional Networks [146.71503336770886]
  既存の知識蒸留法は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に焦点を当てている 本稿では,事前学習したグラフ畳み込みネットワーク(GCN)モデルから知識を抽出する手法を提案する。 提案手法は,GCNモデルに対する最先端の知識蒸留性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-23T18:23:11Z)
• Cross-GCN: Enhancing Graph Convolutional Network with $k$-Order Feature Interactions [153.6357310444093]
  Graph Convolutional Network(GCN)は,グラフデータの学習と推論を行う新興技術である。 我々は、GCNの既存の設計がクロスフィーチャをモデリングし、クロスフィーチャが重要であるタスクやデータに対してGCNの効率を損なうことを論じている。 我々は、任意の次交叉特徴を、特徴次元と順序サイズに線形に複雑にモデル化した、クロスフィーチャーグラフ畳み込みという新しい演算子を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-05T13:05:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。