論文の概要: Uncertainty-Driven Action Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14513v2
• Date: Tue, 19 Dec 2023 01:31:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 03:41:09.495123
• Title: Uncertainty-Driven Action Quality Assessment
• Title（参考訳）: 不確実性に基づく行動品質評価
• Authors: Caixia Zhou and Yaping Huang and Haibin Ling
• Abstract要約: 本稿では,複数の判定スコアの多様性を捉えるために,不確実性駆動型AQA (UD-AQA) という新しい確率モデルを提案する。 我々は,AQA回帰損失の再重み付けに使用される各予測の不確かさを推定する。 提案手法は,オリンピックイベントMTL-AQAとFineDivingの3つのベンチマークと,手術スキルJIGSAWSデータセットの3つのベンチマークで比較結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.20617610820857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic action quality assessment (AQA) has attracted increasing attention due to its wide applications. However, most existing AQA methods employ deterministic models to predict the final score for each action, while overlooking the subjectivity and diversity among expert judges during the scoring process. In this paper, we propose a novel probabilistic model, named Uncertainty-Driven AQA (UD-AQA), to utilize and capture the diversity among multiple judge scores. Specifically, we design a Conditional Variational Auto-Encoder (CVAE)-based module to encode the uncertainty in expert assessment, where multiple judge scores can be produced by sampling latent features from the learned latent space multiple times. To further utilize the uncertainty, we generate the estimation of uncertainty for each prediction, which is employed to re-weight AQA regression loss, effectively reducing the influence of uncertain samples during training. Moreover, we further design an uncertainty-guided training strategy to dynamically adjust the learning order of the samples from low uncertainty to high uncertainty. The experiments show that our proposed method achieves competitive results on three benchmarks including the Olympic events MTL-AQA and FineDiving, and the surgical skill JIGSAWS datasets.
• Abstract（参考訳）: 自動行動品質評価(AQA)は、その幅広い応用により注目を集めている。 しかし、既存のAQA手法の多くは、各行動の最終スコアを予測するために決定論的モデルを採用しており、スコアリング過程において専門家審査員の主観性と多様性を見越している。 本稿では,不確実性駆動型AQA(Uncertainty-Driven AQA)と呼ばれる新しい確率モデルを提案する。 具体的には,条件付き変分自動エンコーダ(CVAE)ベースのモジュールを設計し,専門家評価における不確実性を符号化する。 この不確実性をさらに活用するために,aqa回帰損失の再重み付けに使用される各予測に対する不確実性の推定を行い,トレーニング中の不確実性サンプルの影響を効果的に低減する。 さらに,不確実性から高い不確実性までサンプルの学習順序を動的に調整する不確実性誘導学習戦略を考案する。 提案手法は, オリンピックイベントMTL-AQA, FineDiving, JIGSAWSデータセットの3つのベンチマークにおいて, 競合する結果が得られることを示す。

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