論文の概要: Multi-dataset Training of Transformers for Robust Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12362v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 01:30:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 16:23:27.394012
• Title: Multi-dataset Training of Transformers for Robust Action Recognition
• Title（参考訳）: ロバスト動作認識のための変換器のマルチデータセット学習
• Authors: Junwei Liang, Enwei Zhang, Jun Zhang, Chunhua Shen
• Abstract要約: 動作認識のための複数のデータセットをうまく一般化することを目的として,ロバストな特徴表現の課題について検討する。 本稿では、情報損失と投影損失という2つの新しい損失項を設計した、新しいマルチデータセットトレーニングパラダイムであるMultiTrainを提案する。 本研究では,Kineetics-400,Kineetics-700,Moments-in-Time,Activitynet,Some-something-v2の5つの課題データセットに対して,本手法の有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.5695991766902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the task of robust feature representations, aiming to generalize well on multiple datasets for action recognition. We build our method on Transformers for its efficacy. Although we have witnessed great progress for video action recognition in the past decade, it remains challenging yet valuable how to train a single model that can perform well across multiple datasets. Here, we propose a novel multi-dataset training paradigm, MultiTrain, with the design of two new loss terms, namely informative loss and projection loss, aiming to learn robust representations for action recognition. In particular, the informative loss maximizes the expressiveness of the feature embedding while the projection loss for each dataset mines the intrinsic relations between classes across datasets. We verify the effectiveness of our method on five challenging datasets, Kinetics-400, Kinetics-700, Moments-in-Time, Activitynet and Something-something-v2 datasets. Extensive experimental results show that our method can consistently improve the state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 動作認識のための複数のデータセットをうまく一般化することを目的として,ロバストな特徴表現の課題について検討する。 我々はその有効性のためにトランスフォーマーを用いた手法を構築した。 過去10年間、ビデオアクション認識の大きな進歩を目の当たりにしてきたが、複数のデータセットにまたがってうまく機能する単一のモデルをトレーニングする方法は、いまだに重要ではない。 本稿では、情報損失と投影損失という2つの新しい損失項を設計し、アクション認識のための堅牢な表現を学習することを目的とした、新しいマルチデータセットトレーニングパラダイムであるMultiTrainを提案する。 特に、情報的損失は、各データセットの投影損失がデータセット全体のクラス間の固有の関係をマイニングする一方で、機能埋め込みの表現性を最大化する。 提案手法は,5つの挑戦的データセットである kinetics-400, kinetics-700, moments-in-time, activitynet, something-something-v2 データセットの有効性を検証する。 実験結果から,本手法は常に最先端の性能を向上できることが示された。

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