論文の概要: Temporal-Channel Topology Enhanced Network for Skeleton-Based Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12967v1
• Date: Sat, 25 Feb 2023 03:09:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 19:45:27.626648
• Title: Temporal-Channel Topology Enhanced Network for Skeleton-Based Action Recognition
• Title（参考訳）: 骨格に基づく行動認識のための時間チャネルトポロジー強化ネットワーク
• Authors: Jinzhao Luo, Lu Zhou, Guibo Zhu, Guojing Ge, Beiying Yang, Jinqiao Wang
• Abstract要約: 骨格に基づく行動認識のための空間的トポロジと時間的トポロジを学習するための新しいCNNアーキテクチャTCTE-Netを提案する。 TCTE-Netは、CNNベースの手法と比較して最先端の性能を示し、GCNベースの手法よりも優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.609509266693077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Skeleton-based action recognition has become popular in recent years due to its efficiency and robustness. Most current methods adopt graph convolutional network (GCN) for topology modeling, but GCN-based methods are limited in long-distance correlation modeling and generalizability. In contrast, the potential of convolutional neural network (CNN) for topology modeling has not been fully explored. In this paper, we propose a novel CNN architecture, Temporal-Channel Topology Enhanced Network (TCTE-Net), to learn spatial and temporal topologies for skeleton-based action recognition. The TCTE-Net consists of two modules: the Temporal-Channel Focus module, which learns a temporal-channel focus matrix to identify the most critical feature representations, and the Dynamic Channel Topology Attention module, which dynamically learns spatial topological features, and fuses them with an attention mechanism to model long-distance channel-wise topology. We conduct experiments on NTU RGB+D, NTU RGB+D 120, and FineGym datasets. TCTE-Net shows state-of-the-art performance compared to CNN-based methods and achieves superior performance compared to GCN-based methods. The code is available at https://github.com/aikuniverse/TCTE-Net.
• Abstract（参考訳）: 骨格に基づく行動認識は、その効率性と堅牢性から近年人気を集めている。 現在のほとんどの手法はトポロジーモデリングにグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を採用しているが、GCNベースの手法は長距離相関モデリングと一般化可能性に限られている。 対照的に、トポロジモデリングのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の可能性は、十分に検討されていない。 本稿では,新しいCNNアーキテクチャであるTemporal-Channel Topology Enhanced Network (TCTE-Net)を提案し,骨格に基づく行動認識のための空間的および時間的トポロジを学習する。 tcte-netは、最も重要な特徴表現を識別するために、時間的チャネルフォーカスマトリックスを学習する時間的チャネルフォーカスモジュールと、空間的トポロジ的特徴を動的に学習する動的チャネルトポロジアテンションアテンションモジュールの2つのモジュールで構成されている。 我々は,NTU RGB+D,NTU RGB+D 120,FinGymデータセットについて実験を行った。 TCTE-NetはCNNベースの手法と比較して最先端の性能を示し、GCNベースの手法よりも優れた性能を実現する。 コードはhttps://github.com/aikuniverse/TCTE-Netで公開されている。

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