論文の概要: TSA-Net: Tube Self-Attention Network for Action Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03746v1
• Date: Tue, 11 Jan 2022 02:25:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 14:41:31.641646
• Title: TSA-Net: Tube Self-Attention Network for Action Quality Assessment
• Title（参考訳）: TSA-Net:行動品質評価のためのチューブ自己注意ネットワーク
• Authors: Shunli Wang, Dingkang Yang, Peng Zhai, Chixiao Chen, Lihua Zhang
• Abstract要約: 行動品質評価(AQA)のためのチューブ自己注意ネットワーク(TSA-Net)を提案する。 TSA-Netは、1)高い計算効率、2)高い柔軟性、3)最先端技術の性能。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.220843694492582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, assessing action quality from videos has attracted growing attention in computer vision community and human computer interaction. Most existing approaches usually tackle this problem by directly migrating the model from action recognition tasks, which ignores the intrinsic differences within the feature map such as foreground and background information. To address this issue, we propose a Tube Self-Attention Network (TSA-Net) for action quality assessment (AQA). Specifically, we introduce a single object tracker into AQA and propose the Tube Self-Attention Module (TSA), which can efficiently generate rich spatio-temporal contextual information by adopting sparse feature interactions. The TSA module is embedded in existing video networks to form TSA-Net. Overall, our TSA-Net is with the following merits: 1) High computational efficiency, 2) High flexibility, and 3) The state-of-the art performance. Extensive experiments are conducted on popular action quality assessment datasets including AQA-7 and MTL-AQA. Besides, a dataset named Fall Recognition in Figure Skating (FR-FS) is proposed to explore the basic action assessment in the figure skating scene.
• Abstract（参考訳）: 近年,映像からのアクションクオリティの評価がコンピュータビジョンコミュニティやヒューマンコンピュータインタラクションにおいて注目を集めている。 既存のアプローチの多くは、フォアグラウンドやバックグラウンド情報といった機能マップ内の本質的な違いを無視するアクション認識タスクからモデルを直接移行することで、この問題に対処している。 この問題に対処するために,行動品質評価(AQA)のためのチューブ自己注意ネットワーク(TSA-Net)を提案する。 具体的には、単一オブジェクトトラッカーをAQAに導入し、スパースな特徴相互作用を採用することで、時空間情報を高効率に生成できるチューブ自己認識モジュール(TSA)を提案する。 TSAモジュールは既存のビデオネットワークに埋め込まれ、TSA-Netを形成する。 全体として、私たちのTSA-Netには以下のメリットがあります。 1)高い計算効率、 2)高い柔軟性、そして 3)最先端の芸術作品。 AQA-7 や MTL-AQA など,一般的な行動品質評価データセットに対して大規模な実験を行った。 さらに、フィギュアスケートシーンにおける基本的なアクションアセスメントを検討するために、Fall Recognition in Figure Skating (FR-FS) というデータセットが提案されている。

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