論文の概要: Modeling long-term interactions to enhance action recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11520v1
• Date: Fri, 23 Apr 2021 10:08:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 13:06:24.406633
• Title: Modeling long-term interactions to enhance action recognition
• Title（参考訳）: 行動認識強化のための長期相互作用のモデル化
• Authors: Alejandro Cartas, Petia Radeva, Mariella Dimiccoli
• Abstract要約: 本稿では,フレームレベルと時間レベルの両方でオブジェクト間の相互作用のセマンティクスを利用する,エゴセントリックなビデオのアンダースタンドアクションに対する新しいアプローチを提案する。 ユーザの手とほぼ対応するプライマリ領域と、相互作用するオブジェクトに対応する可能性のあるセカンダリ領域のセットを入力として、領域ベースのアプローチを使用する。 提案手法は, 標準ベンチマークの動作認識において, 最先端技術よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.09859029964323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a new approach to under-stand actions in egocentric videos that exploits the semantics of object interactions at both frame and temporal levels. At the frame level, we use a region-based approach that takes as input a primary region roughly corresponding to the user hands and a set of secondary regions potentially corresponding to the interacting objects and calculates the action score through a CNN formulation. This information is then fed to a Hierarchical LongShort-Term Memory Network (HLSTM) that captures temporal dependencies between actions within and across shots. Ablation studies thoroughly validate the proposed approach, showing in particular that both levels of the HLSTM architecture contribute to performance improvement. Furthermore, quantitative comparisons show that the proposed approach outperforms the state-of-the-art in terms of action recognition on standard benchmarks,without relying on motion information
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フレームレベルと時間レベルの両方でオブジェクト間の相互作用のセマンティクスを利用する,エゴセントリックなビデオのアンダースタンドアクションに対する新しいアプローチを提案する。 フレームレベルでは、ユーザの手に近いプライマリ領域と、相互作用対象に対応する可能性のあるセカンダリ領域のセットを入力とし、cnnの定式化によりアクションスコアを算出する領域ベースアプローチを用いる。 この情報はHierarchical LongShort-Term Memory Network (HLSTM)に送られ、ショット内およびショット間のアクション間の時間的依存関係をキャプチャする。 アブレーション研究は提案手法を徹底的に検証し、特にHLSTMアーキテクチャの両レベルが性能改善に寄与していることを示す。 さらに, 定量的比較により, 提案手法が, 動作情報に頼らずに, 標準ベンチマークの動作認識において最先端の手法よりも優れていることが示された。

関連論文リスト

• Frame Order Matters: A Temporal Sequence-Aware Model for Few-Shot Action Recognition [14.97527336050901]
  少ショット動作認識のための時間系列認識モデル(TSAM)を提案する。 シーケンシャルな知覚器アダプタを事前学習フレームワークに組み込んで、空間情報とシーケンシャルな時間的ダイナミクスの両方を特徴埋め込みに統合する。 5つのFSARデータセットに対する実験結果から,提案手法が新たなベンチマークを設定したことが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T15:13:27Z)
• Spatiotemporal Multi-scale Bilateral Motion Network for Gait Recognition [3.1240043488226967]
  本稿では,光学的流れに動機づけられた両動方向の特徴について述べる。 動作コンテキストを多段階の時間分解能でリッチに記述する多段階の時間表現を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T01:36:22Z)
• Adaptive Local-Component-aware Graph Convolutional Network for One-shot Skeleton-based Action Recognition [54.23513799338309]
  骨格に基づく行動認識のための適応的局所成分認識グラフ畳み込みネットワークを提案する。 我々の手法はグローバルな埋め込みよりも強力な表現を提供し、我々のモデルが最先端に到達するのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T02:33:07Z)
• Temporal Relevance Analysis for Video Action Models [70.39411261685963]
  まず,CNNに基づく行動モデルにより捉えたフレーム間の時間的関係を定量化する手法を提案する。 次に、時間的モデリングがどのように影響を受けるかをよりよく理解するために、包括的な実験と詳細な分析を行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-25T19:06:48Z)
• Behavior Recognition Based on the Integration of Multigranular Motion Features [17.052997301790693]
  マルチグラニュラ(IMG)運動特徴の統合に基づく新しい行動認識手法を提案する。 我々は,HMDB51,Something,UCF101など,いくつかの行動認識ベンチマークを用いて評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-07T02:05:26Z)
• Spatio-temporal Relation Modeling for Few-shot Action Recognition [100.3999454780478]
  本稿では,高次時間表現を同時に学習しながら,クラス固有の特徴の識別性を向上する数ショットアクション認識フレームワークSTRMを提案する。 本手法は,本研究でもっとも優れた手法に比べて,分類精度が3.5%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T18:59:14Z)
• Efficient Modelling Across Time of Human Actions and Interactions [92.39082696657874]
  3つの畳み込みニューラルネットワーク(CNND)における現在の固定サイズの時間的カーネルは、入力の時間的変動に対処するために改善できると主張している。 我々は、アーキテクチャの異なるレイヤにまたがる機能の違いを強化することで、アクションのクラス間でどのようにうまく対処できるかを研究する。 提案手法は、いくつかのベンチマークアクション認識データセットで評価され、競合する結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T15:39:11Z)
• Multiple Object Tracking with Correlation Learning [16.959379957515974]
  本研究では,局所相関モジュールを用いて,対象と周辺環境のトポロジカルな関係をモデル化する。 具体的には,各空間の位置とその文脈の密接な対応を確立し,自己教師付き学習を通じて相関量を明確に制約する。 提案手法は, 相関学習と優れた性能の相関学習の有効性を示し, MOT17では76.5%, IDF1では73.6%の最先端MOTAが得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T06:48:02Z)
• Cascaded Human-Object Interaction Recognition [175.60439054047043]
  マルチステージで粗大なHOI理解のためのカスケードアーキテクチャを提案する。 各段階で、インスタンスローカライゼーションネットワークは、HOI提案を段階的に洗練し、インタラクション認識ネットワークにフィードする。 慎重に設計された人間中心の関係機能により、これらの2つのモジュールは効果的な相互作用理解に向けて協調的に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-09T17:05:04Z)

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。