Fugu-MT 論文翻訳(概要): ObjectMix: Data Augmentation by Copy-Pasting Objects in Videos for Action Recognition

論文の概要: ObjectMix: Data Augmentation by Copy-Pasting Objects in Videos for Action Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00239v1
Date: Fri, 1 Apr 2022 06:58:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-04 22:54:03.859433
Title: ObjectMix: Data Augmentation by Copy-Pasting Objects in Videos for Action Recognition
Title（参考訳）: ObjectMix:アクション認識のためのビデオにおけるコピーパッティングオブジェクトによるデータ拡張
Authors: Jun Kimata, Tomoya Nitta, Toru Tamaki
Abstract要約: 本稿では,インスタンスセグメンテーションを用いた行動認識のためのデータ拡張手法を提案する。提案手法であるObjectMixは,インスタンスセグメンテーションを用いて2つのビデオから各オブジェクト領域を抽出し,それらを組み合わせて新しいビデオを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we propose a data augmentation method for action recognition using instance segmentation. Although many data augmentation methods have been proposed for image recognition, few methods have been proposed for action recognition. Our proposed method, ObjectMix, extracts each object region from two videos using instance segmentation and combines them to create new videos. Experiments on two action recognition datasets, UCF101 and HMDB51, demonstrate the effectiveness of the proposed method and show its superiority over VideoMix, a prior work.
Abstract（参考訳）: 本稿では,インスタンスセグメンテーションを用いた行動認識のためのデータ拡張手法を提案する。画像認識のためのデータ拡張手法は数多く提案されているが、動作認識のための方法はほとんど提案されていない。提案手法であるObjectMixは,2つのビデオからオブジェクト領域を抽出し,それらを組み合わせて新しいビデオを生成する。 UCF101とHMDB51という2つの行動認識データセットの実験は,提案手法の有効性を示し,先行研究であるVideoMixよりも優れていることを示す。

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