論文の概要: JRDB-Act: A Large-scale Multi-modal Dataset for Spatio-temporal Action, Social Group and Activity Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08827v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 14:43:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 17:20:58.855042
• Title: JRDB-Act: A Large-scale Multi-modal Dataset for Spatio-temporal Action, Social Group and Activity Detection
• Title（参考訳）: JRDB-Act:時空間行動・社会集団・活動検出のための大規模マルチモーダルデータセット
• Authors: Mahsa Ehsanpour, Fatemeh Saleh, Silvio Savarese, Ian Reid, Hamid Rezatofighi
• Abstract要約: 大学構内環境における生活行動の実際の分布を反映したマルチモーダルデータセットであるJRDB-Actを紹介する。 JRDB-Actには280万以上のアクションラベルがある。 JRDB-Actは、現場での対話に基づいて個人をグループ化するタスクに着想を得た社会集団識別アノテーションが付属している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.696819174421584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The availability of large-scale video action understanding datasets has facilitated advances in the interpretation of visual scenes containing people. However, learning to recognize human activities in an unconstrained real-world environment, with potentially highly unbalanced and long-tailed distributed data remains a significant challenge, not least owing to the lack of a reflective large-scale dataset. Most existing large-scale datasets are either collected from a specific or constrained environment, e.g. kitchens or rooms, or video sharing platforms such as YouTube. In this paper, we introduce JRDB-Act, a multi-modal dataset, as an extension of the existing JRDB, which is captured by asocial mobile manipulator and reflects a real distribution of human daily life actions in a university campus environment. JRDB-Act has been densely annotated with atomic actions, comprises over 2.8M action labels, constituting a large-scale spatio-temporal action detection dataset. Each human bounding box is labelled with one pose-based action label and multiple (optional) interaction-based action labels. Moreover JRDB-Act comes with social group identification annotations conducive to the task of grouping individuals based on their interactions in the scene to infer their social activities (common activities in each social group).
• Abstract（参考訳）: 大規模ビデオアクション理解データセットの可用性は、人を含む視覚シーンの解釈の進歩を促した。 しかし、高度にバランスのとれたロングテールの分散データを持つ、訓練されていない実世界環境で人間の活動を認識することの学習は、特に反射型大規模データセットの欠如のために、重要な課題である。 既存の大規模データセットの多くは、特定の環境や制約のある環境から収集される。 キッチンや部屋、YouTubeのようなビデオ共有プラットフォーム。 本稿では,大学構内における生活行動の実際の分布を反映した,既存のJRDBの拡張として,マルチモーダルデータセットであるJRDB-Actを紹介する。 JRDB-Actは280万以上のアクションラベルから構成され、大規模な時空間行動検出データセットを構成する。 各人間のバウンディングボックスには、1つのポーズベースのアクションラベルと複数の(オプションの)インタラクションベースのアクションラベルがラベルされている。 さらに、JRDB-Actには、現場での交流に基づいて個人をグループ化し、社会的活動(各社会集団の共通活動)を推測するソーシャルグループ識別アノテーションが付属している。

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