Fugu-MT 論文翻訳(概要): LSTA-Net: Long short-term Spatio-Temporal Aggregation Network for Skeleton-based Action Recognition

論文の概要: LSTA-Net: Long short-term Spatio-Temporal Aggregation Network for Skeleton-based Action Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00823v1
Date: Mon, 1 Nov 2021 10:53:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-02 15:33:54.218813
Title: LSTA-Net: Long short-term Spatio-Temporal Aggregation Network for Skeleton-based Action Recognition
Title（参考訳）: LSTA-Net:スケルトンに基づく行動認識のための長期時空間アグリゲーションネットワーク
Authors: Tailin Chen, Shidong Wang, Desen Zhou, Yu Guan
Abstract要約: LSTA-Net(英語版) - 新しい短期時空間ネットワーク。時間的・短期的な情報は、既存の作品ではよく調べられていない。 3つの公開ベンチマークデータセットで実験が行われた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.078419675904446
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Modelling various spatio-temporal dependencies is the key to recognising human actions in skeleton sequences. Most existing methods excessively relied on the design of traversal rules or graph topologies to draw the dependencies of the dynamic joints, which is inadequate to reflect the relationships of the distant yet important joints. Furthermore, due to the locally adopted operations, the important long-range temporal information is therefore not well explored in existing works. To address this issue, in this work we propose LSTA-Net: a novel Long short-term Spatio-Temporal Aggregation Network, which can effectively capture the long/short-range dependencies in a spatio-temporal manner. We devise our model into a pure factorised architecture which can alternately perform spatial feature aggregation and temporal feature aggregation. To improve the feature aggregation effect, a channel-wise attention mechanism is also designed and employed. Extensive experiments were conducted on three public benchmark datasets, and the results suggest that our approach can capture both long-and-short range dependencies in the space and time domain, yielding higher results than other state-of-the-art methods. Code available at https://github.com/tailin1009/LSTA-Net.
Abstract（参考訳）: 様々な時空間依存のモデル化は、スケルトンシーケンスにおける人間の行動を認識する鍵となる。既存の手法の多くは、ダイナミックジョイントの依存関係を引き出すためにトラバーサルルールやグラフトポロジの設計に過度に依存しており、これは遠方かつ重要なジョイントの関連性を反映していない。さらに, 局所的な運用により, 重要な長距離時間情報については, 既存の作品ではよく調べられていない。この問題に対処するため,我々はlsta-netを提案する。このネットワークは,長期・短距離の依存関係を時空間的に効果的に捉えることができる。我々は,空間的特徴の集約と時間的特徴の集約を交互に行う純粋因子化アーキテクチャにモデルを考案する。特徴集約効果を改善するため、チャネルワイドアテンション機構も設計・採用されている。 3つの公開ベンチマークデータセットで広範な実験を行い,提案手法は空間領域と時間領域における長短距離依存性の両方を捉えることができ,他の最先端手法よりも高い結果が得られることが示唆された。コードはhttps://github.com/tailin1009/lsta-net。

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