論文の概要: CTRN: Class-Temporal Relational Network for Action Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13473v1
• Date: Tue, 26 Oct 2021 08:15:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 13:50:40.057085
• Title: CTRN: Class-Temporal Relational Network for Action Detection
• Title（参考訳）: CTRN:行動検出のためのクラス時間関係ネットワーク
• Authors: Rui Dai, Srijan Das, Francois Bremond
• Abstract要約: エンドツーエンドネットワーク:CTRN(Class-Temporal Network)を導入する。 CTRNには、Transform Representation Module、Class-Temporal Module、G-classifierの3つの重要なコンポーネントが含まれている。 CTRを3つの高密度ラベル付きデータセット上で評価し、最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.616556723260849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Action detection is an essential and challenging task, especially for densely labelled datasets of untrimmed videos. There are many real-world challenges in those datasets, such as composite action, co-occurring action, and high temporal variation of instance duration. For handling these challenges, we propose to explore both the class and temporal relations of detected actions. In this work, we introduce an end-to-end network: Class-Temporal Relational Network (CTRN). It contains three key components: (1) The Representation Transform Module filters the class-specific features from the mixed representations to build graph-structured data. (2) The Class-Temporal Module models the class and temporal relations in a sequential manner. (3) G-classifier leverages the privileged knowledge of the snippet-wise co-occurring action pairs to further improve the co-occurring action detection. We evaluate CTRN on three challenging densely labelled datasets and achieve state-of-the-art performance, reflecting the effectiveness and robustness of our method.
• Abstract（参考訳）: アクション検出は、特に未トリミングビデオの密にラベル付けされたデータセットにおいて、必須かつ困難なタスクである。 これらのデータセットには、複合アクション、共起アクション、インスタンス持続時間の時間的変動など、多くの現実世界の課題がある。 これらの課題に対処するため,検出された行動のクラスと時間的関係について検討する。 本研究では,エンドツーエンドネットワークであるCTRN(Class-Temporal Relational Network)を紹介する。 1) Representation Transform Moduleは、混合表現からクラス固有の機能をフィルタリングし、グラフ構造化データを構築する。 2) クラステンポラルモジュールは、クラスと時間的関係を逐次的にモデル化する。 3) g分類器は、スニペットワイズ共起動作ペアの特権知識を活用して、共起動作検出をさらに改善する。 我々は,3つの難解なラベル付きデータセット上でCTRNを評価し,提案手法の有効性とロバスト性を反映して最先端の性能を実現する。

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