論文の概要: DECOMPL: Decompositional Learning with Attention Pooling for Group
Activity Recognition from a Single Volleyball Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06439v1
- Date: Sat, 11 Mar 2023 16:30:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 19:01:57.339507
- Title: DECOMPL: Decompositional Learning with Attention Pooling for Group
Activity Recognition from a Single Volleyball Image
- Title（参考訳）: DECOMPL:単一バレーボール画像からのグループ活動認識のための注意ポーリングによる分解学習
- Authors: Berker Demirel, Huseyin Ozkan
- Abstract要約: グループアクティビティ認識(GAR)は、複数のアクターがシーンで実行するアクティビティを検出することを目的としている。
本稿では,バレーボールビデオのための新しいGAR手法であるDECOMPLを提案する。
視覚枝では、アテンションプールを用いた特徴を選択的に抽出する。
座標系ではアクターの現在の構成を考慮し、ボックス座標から空間情報を抽出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6144103736375857
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Group Activity Recognition (GAR) aims to detect the activity performed by
multiple actors in a scene. Prior works model the spatio-temporal features
based on the RGB, optical flow or keypoint data types. However, using both the
temporality and these data types altogether increase the computational
complexity significantly. Our hypothesis is that by only using the RGB data
without temporality, the performance can be maintained with a negligible loss
in accuracy. To that end, we propose a novel GAR technique for volleyball
videos, DECOMPL, which consists of two complementary branches. In the visual
branch, it extracts the features using attention pooling in a selective way. In
the coordinate branch, it considers the current configuration of the actors and
extracts the spatial information from the box coordinates. Moreover, we
analyzed the Volleyball dataset that the recent literature is mostly based on,
and realized that its labeling scheme degrades the group concept in the
activities to the level of individual actors. We manually reannotated the
dataset in a systematic manner for emphasizing the group concept. Experimental
results on the Volleyball as well as Collective Activity (from another domain,
i.e., not volleyball) datasets demonstrated the effectiveness of the proposed
model DECOMPL, which delivered the best/second best GAR performance with the
reannotations/original annotations among the comparable state-of-the-art
techniques. Our code, results and new annotations will be made available
through GitHub after the revision process.
- Abstract（参考訳）: グループアクティビティ認識(GAR)は、複数のアクターがシーンで実行するアクティビティを検出することを目的としている。
先行作業モデルは、rgb、オプティカルフロー、キーポイントデータ型に基づく時空間的特徴をモデル化する。
しかし、時間性とデータ型の両方を使用することで、計算の複雑さが大幅に増大する。
我々の仮説は、時間性のないRGBデータのみを使用することで、精度を損なうことなく性能を維持できるというものである。
そこで我々は,バレーボールビデオのための新しいGAR手法であるDECOMPLを提案する。
視覚枝では、アテンションプールを用いた特徴を選択的に抽出する。
座標分岐では、アクターの現在の構成を考慮し、ボックス座標から空間情報を抽出する。
さらに,最近の文献が大半を基盤とするバレーボールデータセットを分析し,そのラベリング方式が活動の集団概念を個々の俳優のレベルに分解することを確認した。
我々は,グループ概念を強調するために,データセットを体系的に手動で再注釈した。
Volleyball と Collective Activity (別のドメイン、つまりバレーボールではない) のデータセットの実験結果は、提案されたモデル DECOMPL の有効性を実証した。
私たちのコード、結果、新しいアノテーションは、リビジョンプロセスの後、githubで利用可能になります。
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