論文の概要: Hierarchical Compositional Representations for Few-shot Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09424v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 16:16:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 17:18:43.351157
• Title: Hierarchical Compositional Representations for Few-shot Action Recognition
• Title（参考訳）: ファウショット行動認識のための階層的構成表現
• Authors: Changzhen Li, Jie Zhang, Shuzhe Wu, Xin Jin, and Shiguang Shan
• Abstract要約: 本稿では,新しい階層型合成表現(HCR)学習手法を提案する。 複雑なアクションを、慎重に設計された階層的クラスタリングによって、いくつかのサブアクションに分割する。 また、輸送問題において、サブアクション表現の観点から、ビデオサンプル間の類似度を測定するために、アースモーバー距離(Earth Mover's Distance)を採用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.11038843432964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently action recognition has received more and more attention for its comprehensive and practical applications in intelligent surveillance and human-computer interaction. However, few-shot action recognition has not been well explored and remains challenging because of data scarcity. In this paper, we propose a novel hierarchical compositional representations (HCR) learning approach for few-shot action recognition. Specifically, we divide a complicated action into several sub-actions by carefully designed hierarchical clustering and further decompose the sub-actions into more fine-grained spatially attentional sub-actions (SAS-actions). Although there exist large differences between base classes and novel classes, they can share similar patterns in sub-actions or SAS-actions. Furthermore, we adopt the Earth Mover's Distance in the transportation problem to measure the similarity between video samples in terms of sub-action representations. It computes the optimal matching flows between sub-actions as distance metric, which is favorable for comparing fine-grained patterns. Extensive experiments show our method achieves the state-of-the-art results on HMDB51, UCF101 and Kinetics datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年、知的監視と人間とコンピュータのインタラクションにおける包括的かつ実践的な応用により、アクション認識がますます注目を集めている。 しかし、少数のアクション認識は十分に研究されておらず、データ不足のため依然として挑戦的である。 本稿では,新しい階層型合成表現(HCR)学習手法を提案する。 具体的には,階層的クラスタリングを注意深く設計し,さらに細粒度の空間的注意的サブアクション(sas-actions)に分解することで,複雑なアクションを複数のサブアクションに分割する。 基本クラスと新規クラスの間には大きな違いがあるが、サブアクションやSASアクションで同様のパターンを共有することができる。 さらに,輸送問題におけるアースモーバー距離を,サブアクション表現の観点からビデオサンプル間の類似度を測定するために採用する。 サブアクション間の最適なマッチングフローを距離メートル法として計算し、きめ細かいパターンを比較するのに好適である。 広範な実験により, hmdb51, ucf101およびkineticsデータセットの最先端の結果が得られた。

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