論文の概要: GCsT: Graph Convolutional Skeleton Transformer for Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02860v1
• Date: Tue, 7 Sep 2021 04:32:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 14:51:03.960705
• Title: GCsT: Graph Convolutional Skeleton Transformer for Action Recognition
• Title（参考訳）: GCsT: 行動認識のためのグラフ畳み込み骨格変換器
• Authors: Ruwen Bai, Min Li, Bo Meng, Fengfa Li, Junxing Ren, Miao Jiang, Degang Sun
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は骨格に基づく行動認識において有望な性能を達成する。 ほとんどのGCNベースの手法では、時空間グラフの畳み込みはグラフトポロジーによって厳密に制限される。 本稿では,新しいアーキテクチャであるGraph Convolutional skeleton Transformer (GCsT)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.49514906434189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph convolutional networks (GCNs) achieve promising performance for skeleton-based action recognition. However, in most GCN-based methods, the spatial-temporal graph convolution is strictly restricted by the graph topology while only captures the short-term temporal context, thus lacking the flexibility of feature extraction. In this work, we present a novel architecture, named Graph Convolutional skeleton Transformer (GCsT), which addresses limitations in GCNs by introducing Transformer. Our GCsT employs all the benefits of Transformer (i.e. dynamical attention and global context) while keeps the advantages of GCNs (i.e. hierarchy and local topology structure). In GCsT, the spatial-temporal GCN forces the capture of local dependencies while Transformer dynamically extracts global spatial-temporal relationships. Furthermore, the proposed GCsT shows stronger expressive capability by adding additional information present in skeleton sequences. Incorporating the Transformer allows that information to be introduced into the model almost effortlessly. We validate the proposed GCsT by conducting extensive experiments, which achieves the state-of-the-art performance on NTU RGB+D, NTU RGB+D 120 and Northwestern-UCLA datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は骨格に基づく行動認識において有望な性能を達成する。 しかし、ほとんどのGCNベースの手法では、空間時間グラフの畳み込みはグラフトポロジによって厳格に制限されているが、短期時間文脈のみを捉えており、特徴抽出の柔軟性に欠ける。 本稿では, グラフ畳み込みトランスフォーマー (graph convolutional skeleton transformer, gcst) という新しいアーキテクチャを提案する。 当社のGCsTはTransformerのすべてのメリット(すなわち)を採用しています。 動的注意とグローバルコンテキスト)GCNの利点を維持しながら(すなわち) 階層構造と局所トポロジー構造)。 GCsTでは、空間時空間GCNは局所依存のキャプチャを強制し、Transformerはグローバル空間時空間関係を動的に抽出する。 さらに, 提案したGCsTは, スケルトン配列に存在する付加情報を追加することで, より強力な表現能力を示す。 Transformerを組み込むことで、ほとんど努力せずにモデルに情報を導入することができる。 NTU RGB+D, NTU RGB+D 120, Northwestern-UCLAデータセットの最先端性能を実現するため, 広範な実験を行い, 提案したGCsTを検証する。

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