論文の概要: Action Quality Assessment using Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12318v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 17:00:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-31 14:14:17.749375
• Title: Action Quality Assessment using Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた行動品質評価
• Authors: Abhay Iyer, Mohammad Alali, Hemanth Bodala, Sunit Vaidya
• Abstract要約: アクション品質アセスメント(AQA)は、ビデオベースのアプリケーションにおいて活発な研究課題である。 本稿では,トランスフォーマーが従来の畳み込み型アーキテクチャの代替となることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Action quality assessment (AQA) is an active research problem in video-based applications that is a challenging task due to the score variance per frame. Existing methods address this problem via convolutional-based approaches but suffer from its limitation of effectively capturing long-range dependencies. With the recent advancements in Transformers, we show that they are a suitable alternative to the conventional convolutional-based architectures. Specifically, can transformer-based models solve the task of AQA by effectively capturing long-range dependencies, parallelizing computation, and providing a wider receptive field for diving videos? To demonstrate the effectiveness of our proposed architectures, we conducted comprehensive experiments and achieved a competitive Spearman correlation score of 0.9317. Additionally, we explore the hyperparameters effect on the model's performance and pave a new path for exploiting Transformers in AQA.
• Abstract（参考訳）: アクション品質アセスメント(AQA)は、ビデオベースのアプリケーションにおいて、フレームごとのスコアのばらつきによって難しい課題である。 既存の方法は畳み込みに基づくアプローチによってこの問題に対処するが、長距離依存関係を効果的にキャプチャする限界に悩む。 近年のトランスフォーマーの進歩により,従来の畳み込み型アーキテクチャの代替となるものと考えられる。 具体的には、トランスフォーマーベースのモデルは、長距離依存関係を効果的にキャプチャし、計算を並列化し、ダイビングビデオのより広い受容場を提供することで、AQAの課題を解決できるだろうか? 提案手法の有効性を実証するため, 総合実験を行い, 競合するスピアマン相関スコア0.9317を達成した。 さらに、モデルの性能に対するハイパーパラメータの影響を調査し、AQAにおけるトランスフォーマーを活用するための新しいパスを舗装する。

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