論文の概要: The Imaginative Generative Adversarial Network: Automatic Data Augmentation for Dynamic Skeleton-Based Hand Gesture and Human Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13061v2
• Date: Thu, 10 Aug 2023 18:54:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 18:23:11.646532
• Title: The Imaginative Generative Adversarial Network: Automatic Data Augmentation for Dynamic Skeleton-Based Hand Gesture and Human Action Recognition
• Title（参考訳）: 想像的生成的敵ネットワーク : ダイナミックスケルトンに基づくハンドジェスチャとヒューマンアクション認識のための自動データ拡張
• Authors: Junxiao Shen and John Dudley and Per Ola Kristensson
• Abstract要約: 本稿では、入力データの分布を近似し、この分布から新しいデータをサンプリングする新しい自動データ拡張モデルを提案する。 以上の結果から,拡張戦略は訓練が高速であり,ニューラルネットワークと最先端手法の両方の分類精度を向上させることが可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.795763107984286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning approaches deliver state-of-the-art performance in recognition of spatiotemporal human motion data. However, one of the main challenges in these recognition tasks is limited available training data. Insufficient training data results in over-fitting and data augmentation is one approach to address this challenge. Existing data augmentation strategies based on scaling, shifting and interpolating offer limited generalizability and typically require detailed inspection of the dataset as well as hundreds of GPU hours for hyperparameter optimization. In this paper, we present a novel automatic data augmentation model, the Imaginative Generative Adversarial Network (GAN), that approximates the distribution of the input data and samples new data from this distribution. It is automatic in that it requires no data inspection and little hyperparameter tuning and therefore it is a low-cost and low-effort approach to generate synthetic data. We demonstrate our approach on small-scale skeleton-based datasets with a comprehensive experimental analysis. Our results show that the augmentation strategy is fast to train and can improve classification accuracy for both conventional neural networks and state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングのアプローチは、時空間的な人間の動きデータを認識することで最先端のパフォーマンスを提供する。 しかし、これらの認識タスクの主な課題の1つは、利用可能なトレーニングデータに制限があることである。 トレーニングデータ不足は過剰フィッティングを引き起こし、データ拡張はこの課題に対処する1つのアプローチである。 スケーリング、シフト、補間に基づく既存のデータ拡張戦略は、制限された一般化可能性を提供し、通常、データセットの詳細な検査と、ハイパーパラメータ最適化のために数百のgpu時間を必要とする。 本稿では,入力データの分布を近似し,その分布から新たなデータをサンプリングする,新たなデータ拡張モデルである想像型生成逆ネットワーク(gan)を提案する。 データ検査やハイパーパラメータチューニングをほとんど必要とせず、そのため、合成データを生成するための低コストで安価なアプローチである。 包括的実験分析による小型骨格型データセットへのアプローチを実証する。 その結果,強化戦略はトレーニングが高速であり,従来のニューラルネットワークと最先端手法の両方の分類精度が向上することが示された。

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