論文の概要: Interaction Visual Transformer for Egocentric Action Anticipation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14154v1
• Date: Fri, 25 Nov 2022 15:00:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 17:22:09.013214
• Title: Interaction Visual Transformer for Egocentric Action Anticipation
• Title（参考訳）: エゴセントリック行動予測のためのインタラクションビジュアルトランスフォーマ
• Authors: Debaditya Roy, Ramanathan Rajendiran and Basura Fernando
• Abstract要約: 人間と物体の相互作用は、自我中心の行動予測のために探求されていない最も重要な視覚的手がかりの1つである。 本研究では,物体と人間の手の外観の変化を計算し,インタラクションをモデル化するトランスフォーマー変種を提案する。 我々のモデルであるInAViTは、大規模エゴセントリックデータセット上での最先端のアクション予測性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.8767024220287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human-object interaction is one of the most important visual cues that has not been explored for egocentric action anticipation. We propose a novel Transformer variant to model interactions by computing the change in the appearance of objects and human hands due to the execution of the actions and use those changes to refine the video representation. Specifically, we model interactions between hands and objects using Spatial Cross-Attention (SCA) and further infuse contextual information using Trajectory Cross-Attention to obtain environment-refined interaction tokens. Using these tokens, we construct an interaction-centric video representation for action anticipation. We term our model InAViT which achieves state-of-the-art action anticipation performance on large-scale egocentric datasets EPICKTICHENS100 (EK100) and EGTEA Gaze+. InAViT outperforms other visual transformer-based methods including object-centric video representation. On the EK100 evaluation server, InAViT is the top-performing method on the public leaderboard (at the time of submission) where it outperforms the second-best model by 3.3% on mean-top5 recall.
• Abstract（参考訳）: 人間と物体の相互作用は、自我中心の行動予測のために探求されていない最も重要な視覚的手がかりの1つである。 本稿では,アクションの実行による物体と人間の手の外観の変化を計算し,その変化を利用して映像表現を洗練させることにより,インタラクションをモデル化するトランスフォーマー変種を提案する。 具体的には,空間クロスアテンション(sca)を用いて手と物体の相互作用をモデル化し,さらに軌道クロスアテンションを用いた文脈情報から環境改良されたインタラクショントークンを得る。 これらのトークンを用いて,行動予測のためのインタラクション中心のビデオ表現を構築する。 本稿では,EPICKTICHENS100(EK100)とEGTEA Gaze+を用いて,最先端のアクション予測性能を実現するモデルInAViTを述べる。 InAViTは、オブジェクト中心のビデオ表現を含む他のビジュアルトランスフォーマーベースの手法より優れている。 EK100評価サーバでは、InAViTは公開リーダーボード上で(提出時点で)最高パフォーマンスの手法であり、平均5回のリコールで2番目に良いモデルよりも3.3%上回っている。

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