論文の概要: From Actions to Events: A Transfer Learning Approach Using Improved Deep Belief Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.17045v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 14:47:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 15:45:49.754794
• Title: From Actions to Events: A Transfer Learning Approach Using Improved Deep Belief Networks
• Title（参考訳）: 行動からイベントへ:改良された深い信念ネットワークを用いた伝達学習アプローチ
• Authors: Mateus Roder, Jurandy Almeida, Gustavo H. de Rosa, Leandro A. Passos, Andr\'e L. D. Rossi, Jo\~ao P. Papa
• Abstract要約: 本稿では,エネルギーモデルを用いた行動認識からイベント認識への知識マッピング手法を提案する。 このようなモデルはすべてのフレームを同時に処理し、学習プロセスを通じて空間的および時間的情報を運ぶことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0554048699217669
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the last decade, exponential data growth supplied machine learning-based algorithms' capacity and enabled their usage in daily-life activities. Additionally, such an improvement is partially explained due to the advent of deep learning techniques, i.e., stacks of simple architectures that end up in more complex models. Although both factors produce outstanding results, they also pose drawbacks regarding the learning process as training complex models over large datasets are expensive and time-consuming. Such a problem is even more evident when dealing with video analysis. Some works have considered transfer learning or domain adaptation, i.e., approaches that map the knowledge from one domain to another, to ease the training burden, yet most of them operate over individual or small blocks of frames. This paper proposes a novel approach to map the knowledge from action recognition to event recognition using an energy-based model, denoted as Spectral Deep Belief Network. Such a model can process all frames simultaneously, carrying spatial and temporal information through the learning process. The experimental results conducted over two public video dataset, the HMDB-51 and the UCF-101, depict the effectiveness of the proposed model and its reduced computational burden when compared to traditional energy-based models, such as Restricted Boltzmann Machines and Deep Belief Networks.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、指数関数的データ成長は機械学習ベースのアルゴリズムの能力を提供し、日々のアクティビティでの使用を可能にした。 さらに、このような改善は、より複雑なモデルで終わる単純なアーキテクチャのスタックのようなディープラーニング技術の出現によって部分的に説明される。 どちらの要因も優れた結果を生み出すが、大規模データセット上の複雑なモデルのトレーニングは高価で時間がかかるため、学習プロセスに関する欠点もある。 このような問題は、ビデオ分析を扱う場合にさらに顕著である。 移行学習やドメイン適応、すなわちあるドメインから別のドメインへ知識をマッピングし、トレーニングの負担を軽減するアプローチを考える研究もあるが、そのほとんどは個々のあるいは小さなフレームで運用されている。 本稿では,行動認識から事象認識への知識を,スペクトル深層信念ネットワークと呼ばれるエネルギーベースモデルを用いてマッピングする新しい手法を提案する。 このようなモデルはすべてのフレームを同時に処理し、学習プロセスを通じて空間的および時間的情報を運ぶことができる。 2つの公開ビデオデータセットであるHMDB-51とUCF-101で実施された実験結果は、制限ボルツマンマシンやディープリーフネットワークのような従来のエネルギーベースモデルと比較して、提案モデルの有効性と計算負荷の低減を描いている。

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