論文の概要: Identity-aware Graph Memory Network for Action Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11559v1
• Date: Thu, 26 Aug 2021 02:34:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-27 14:03:45.203984
• Title: Identity-aware Graph Memory Network for Action Detection
• Title（参考訳）: 行動検出のためのアイデンティティ対応グラフメモリネットワーク
• Authors: Jingcheng Ni, Jie Qin, Di Huang
• Abstract要約: グラフメモリネットワークを通じて,アクターの身元情報を長期的・短期的両方の文脈で明確に強調する。 具体的には,長期関係モデリングを包括的に行う階層型グラフニューラルネットワーク(IGNN)を提案する。 我々は、異なるアイデンティティを持つアクターによる干渉の影響を低減するために、ID認識制約を生成するデュアルアテンションモジュール(DAM)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.65846189707054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Action detection plays an important role in high-level video understanding and media interpretation. Many existing studies fulfill this spatio-temporal localization by modeling the context, capturing the relationship of actors, objects, and scenes conveyed in the video. However, they often universally treat all the actors without considering the consistency and distinctness between individuals, leaving much room for improvement. In this paper, we explicitly highlight the identity information of the actors in terms of both long-term and short-term context through a graph memory network, namely identity-aware graph memory network (IGMN). Specifically, we propose the hierarchical graph neural network (HGNN) to comprehensively conduct long-term relation modeling within the same identity as well as between different ones. Regarding short-term context, we develop a dual attention module (DAM) to generate identity-aware constraint to reduce the influence of interference by the actors of different identities. Extensive experiments on the challenging AVA dataset demonstrate the effectiveness of our method, which achieves state-of-the-art results on AVA v2.1 and v2.2.
• Abstract（参考訳）: アクション検出は、高レベルのビデオ理解とメディア解釈において重要な役割を果たす。 既存の多くの研究は、この時空間的ローカライゼーションを文脈をモデル化し、ビデオで伝えられるアクター、オブジェクト、シーンの関係を捉えている。 しかし、彼らは個人間の一貫性と区別を考慮せずに全ての俳優を普遍的に扱うことが多く、改善の余地がたくさんある。 本稿では,グラフメモリネットワークであるidentity-aware graph memory network (igmn) を通じて,長期的および短期的コンテキストにおけるアクターのアイデンティティ情報を明確に強調する。 具体的には,階層型グラフニューラルネットワーク(HGNN)を提案する。 短期的文脈においては、異なるアイデンティティを持つアクターによる干渉の影響を低減するために、ID認識制約を生成するデュアルアテンションモジュール(DAM)を開発する。 AVAデータセットの大規模な実験により,AVA v2.1 と v2.2 の最先端結果が得られた。

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