論文の概要: LIGAR: Lightweight General-purpose Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13153v1
• Date: Mon, 30 Aug 2021 12:23:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-31 14:35:06.687200
• Title: LIGAR: Lightweight General-purpose Action Recognition
• Title（参考訳）: LIGAR:軽量汎用アクション認識
• Authors: Evgeny Izutov
• Abstract要約: 本稿では、上記の課題に対処するためのネットワークアーキテクチャとトレーニングパイプラインの設計に焦点を当てる。 我々のアーキテクチャは、従来のアーキテクチャから最善を尽くし、外見に基づくアクション認識タスクだけでなく、モーションベースの問題でも成功する能力をもたらす。 効率的なエッジ指向推論のために、訓練されたすべてのモデルはOpenVINOフォーマットにエクスポートできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Growing amount of different practical tasks in a video understanding problem has addressed the great challenge aiming to design an universal solution, which should be available for broad masses and suitable for the demanding edge-oriented inference. In this paper we are focused on designing a network architecture and a training pipeline to tackle the mentioned challenges. Our architecture takes the best from the previous ones and brings the ability to be successful not only in appearance-based action recognition tasks but in motion-based problems too. Furthermore, the induced label noise problem is formulated and Adaptive Clip Selection (ACS) framework is proposed to deal with it. Together it makes the LIGAR framework the general-purpose action recognition solution. We also have reported the extensive analysis on the general and gesture datasets to show the excellent trade-off between the performance and the accuracy in comparison to the state-of-the-art solutions. Training code is available at: https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions. For the efficient edge-oriented inference all trained models can be exported into the OpenVINO format.
• Abstract（参考訳）: ビデオ理解問題における様々な実践的タスクの量の増加は、幅広いマスで利用でき、エッジ指向推論の要求に適したユニバーサルソリューションを設計するための大きな課題に対処してきた。 本稿では,上記の課題に対処するためのネットワークアーキテクチャとトレーニングパイプラインの設計に焦点を当てる。 我々のアーキテクチャは、従来のアーキテクチャから最善を尽くし、外見に基づくアクション認識タスクだけでなく、モーションベースの問題でも成功する能力をもたらす。 さらに、誘導ラベルノイズ問題を定式化し、それに対応するために適応クリップ選択(ACS)フレームワークを提案する。 これにより、LIGARフレームワークは汎用的なアクション認識ソリューションとなる。 また,汎用とジェスチャーのデータセットに関する広範な分析を報告し,最先端のソリューションと比較して,性能と精度の優れたトレードオフを示す。 トレーニングコードは、https://github.com/openvinotoolkit/training_extensionsで利用可能である。 効率的なエッジ指向推論のために、訓練されたすべてのモデルはOpenVINOフォーマットにエクスポートできる。

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