論文の概要: PoseRAC: Pose Saliency Transformer for Repetitive Action Counting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08450v2
- Date: Thu, 16 Mar 2023 01:33:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 11:22:31.310793
- Title: PoseRAC: Pose Saliency Transformer for Repetitive Action Counting
- Title(参考訳): PoseRAC: 繰り返しアクションカウントのためのPose Saliency Transformer
- Authors: Ziyu Yao, Xuxin Cheng, Yuexian Zou
- Abstract要約: 冗長なフレームではなく,2つのサレントポーズのみを用いて,各アクションを効率よく表現するPose Saliency Representationを導入する。
また,この表現に基づいて,最先端のパフォーマンスを実現するPoseRACについても紹介する。
当社の軽量モデルは非常に効率的で、GPUでのトレーニングに20分しか必要とせず、従来の方法に比べて10倍近い速さで推論します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 56.34379680390869
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a significant contribution to the field of repetitive
action counting through the introduction of a new approach called Pose Saliency
Representation. The proposed method efficiently represents each action using
only two salient poses instead of redundant frames, which significantly reduces
the computational cost while improving the performance. Moreover, we introduce
a pose-level method, PoseRAC, which is based on this representation and
achieves state-of-the-art performance on two new version datasets by using Pose
Saliency Annotation to annotate salient poses for training. Our lightweight
model is highly efficient, requiring only 20 minutes for training on a GPU, and
infers nearly 10x faster compared to previous methods. In addition, our
approach achieves a substantial improvement over the previous state-of-the-art
TransRAC, achieving an OBO metric of 0.56 compared to 0.29 of TransRAC. The
code and new dataset are available at https://github.com/MiracleDance/PoseRAC
for further research and experimentation, making our proposed approach highly
accessible to the research community.
- Abstract(参考訳): 本稿では,Pose Saliency Representationと呼ばれる新しいアプローチの導入を通じて,反復行動の分野への重要な貢献を示す。
提案手法は, 冗長なフレームではなく2つの姿勢のみを用いて効率よく各動作を表現し, 性能を向上しながら計算コストを大幅に削減する。
さらに,この表現に基づくポーズレベル手法であるponsracを導入することで,トレーニングに敬礼のポーズを注釈するためにponss saliencyアノテーションを用いて,2つの新バージョンデータセットで最先端のパフォーマンスを実現する。
当社の軽量モデルは非常に効率的で、GPUでのトレーニングに20分しか必要とせず、従来の方法に比べて10倍近い速さで推論します。
さらに,従来のトランスRACの0.29に対してOBOの0.56を達成し,従来のトランスRACよりも大幅に改善した。
コードと新しいデータセットは、さらなる研究と実験のためにhttps://github.com/MiracleDance/PoseRACで公開されている。
関連論文リスト
- Deep Active Ensemble Sampling For Image Classification [8.31483061185317]
アクティブラーニングフレームワークは、最も有益なデータポイントのラベル付けを積極的に要求することで、データアノテーションのコストを削減することを目的としている。
提案手法には、不確実性に基づく手法、幾何学的手法、不確実性に基づく手法と幾何学的手法の暗黙の組み合わせなどがある。
本稿では, サンプル選択戦略における効率的な探索・探索トレードオフを実現するために, 不確実性に基づくフレームワークと幾何学的フレームワークの両方の最近の進歩を革新的に統合する。
本フレームワークは,(1)正確な後続推定,(2)計算オーバーヘッドと高い精度のトレードオフの2つの利点を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T20:20:20Z) - Learning from Temporal Spatial Cubism for Cross-Dataset Skeleton-based
Action Recognition [88.34182299496074]
アクションラベルはソースデータセットでのみ利用可能だが、トレーニング段階のターゲットデータセットでは利用できない。
我々は,2つの骨格に基づく行動データセット間の領域シフトを低減するために,自己スーパービジョン方式を利用する。
時間的セグメントや人体部分のセグメンテーションとパーフォーミングにより、我々は2つの自己教師あり学習分類タスクを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-17T07:05:39Z) - Efficient Few-Shot Object Detection via Knowledge Inheritance [62.36414544915032]
Few-shot Object Detection (FSOD) は、未確認のタスクに少ないトレーニングサンプルで適応できるジェネリック検出器を学習することを目的としている。
計算量の増加を伴わない効率的なプレトレイン・トランスファー・フレームワーク(PTF)のベースラインを提案する。
また,予測された新しいウェイトと事前訓練されたベースウェイトとのベクトル長の不整合を軽減するために,適応長再スケーリング(ALR)戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-23T06:24:31Z) - SPLADE v2: Sparse Lexical and Expansion Model for Information Retrieval [11.38022203865326]
SPLADEモデルは、最先端の高密度かつスパースなアプローチに関して、高度にスパースな表現と競争結果を提供する。
我々は、プール機構を変更し、文書拡張のみに基づいてモデルをベンチマークし、蒸留で訓練されたモデルを導入する。
全体として、SPLADEはTREC DL 2019のNDCG@10で9ドル以上のゲインで大幅に改善され、BEIRベンチマークで最先端の結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-21T10:43:42Z) - Few Shot Activity Recognition Using Variational Inference [9.371378627575883]
本稿では,少数のショットアクティビティ認識のための新しい変分推論ベースアーキテクチャフレームワーク(HF-AR)を提案する。
筆者らの枠組みは, 容積保存型家庭用フローを活用して, 新規クラスの柔軟な後部分布を学習する。
これにより、人間の行動認識のための最先端のショットアプローチと比較して、パフォーマンスが向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-20T03:57:58Z) - Causal Incremental Graph Convolution for Recommender System Retraining [89.25922726558875]
実世界のレコメンデーションシステムは、新しいデータを維持するために定期的に再トレーニングする必要がある。
本研究では,GCNに基づくレコメンデータモデルを用いて,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を効率的に再学習する方法を検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-16T04:20:09Z) - Skeleton Split Strategies for Spatial Temporal Graph Convolution
Networks [2.132096006921048]
人体の骨格表現は、この作業に有効であることが証明されている。
骨格グラフ上で畳み込み操作を行うための新しい手法のセットを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-03T05:57:52Z) - SIMPLE: SIngle-network with Mimicking and Point Learning for Bottom-up
Human Pose Estimation [81.03485688525133]
Single-network with Mimicking and Point Learning for Bottom-up Human Pose Estimation (SIMPLE) を提案する。
具体的には、トレーニングプロセスにおいて、SIMPLEが高性能なトップダウンパイプラインからのポーズ知識を模倣できるようにする。
さらに、SIMPLEは人間検出とポーズ推定を統一的なポイントラーニングフレームワークとして定式化し、単一ネットワークで相互に補完する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-06T13:12:51Z) - Extrapolation for Large-batch Training in Deep Learning [72.61259487233214]
我々は、バリエーションのホストが、我々が提案する統一されたフレームワークでカバー可能であることを示す。
本稿では,この手法の収束性を証明し,ResNet,LSTM,Transformer上での経験的性能を厳格に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-10T08:22:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。