論文の概要: Open Set Action Recognition via Multi-Label Evidential Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12698v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 18:34:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 03:19:15.533492
• Title: Open Set Action Recognition via Multi-Label Evidential Learning
• Title（参考訳）: マルチラベル情報学習によるオープンセット行動認識
• Authors: Chen Zhao, Dawei Du, Anthony Hoogs, Christopher Funk
• Abstract要約: MULE(MUlti-Label Evidential Learning)を用いたオープンセット行動認識と新規性検出のための新しい手法を提案する。 我々のBeta Evidential Neural Networkは、アクター-コンテキスト-オブジェクト関係表現に基づくベータ密度によるマルチアクション不確かさを推定する。 提案手法は,シングル/マルチアクタ,シングル/マルチアクション設定において有望な性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.15753429188536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing methods for open-set action recognition focus on novelty detection that assumes video clips show a single action, which is unrealistic in the real world. We propose a new method for open set action recognition and novelty detection via MUlti-Label Evidential learning (MULE), that goes beyond previous novel action detection methods by addressing the more general problems of single or multiple actors in the same scene, with simultaneous action(s) by any actor. Our Beta Evidential Neural Network estimates multi-action uncertainty with Beta densities based on actor-context-object relation representations. An evidence debiasing constraint is added to the objective function for optimization to reduce the static bias of video representations, which can incorrectly correlate predictions and static cues. We develop a learning algorithm based on a primal-dual average scheme update to optimize the proposed problem. Theoretical analysis of the optimization algorithm demonstrates the convergence of the primal solution sequence and bounds for both the loss function and the debiasing constraint. Uncertainty and belief-based novelty estimation mechanisms are formulated to detect novel actions. Extensive experiments on two real-world video datasets show that our proposed approach achieves promising performance in single/multi-actor, single/multi-action settings.
• Abstract（参考訳）: 既存のオープンセットアクション認識手法は、ビデオクリップが1つのアクションを示すと仮定するノベルティ検出に焦点を当てている。 本稿では,同一シーンにおけるシングルアクタや複数アクタのより一般的な問題に,任意のアクタによる同時アクション(s)を用いて対処することにより,従来の新しいアクション検出方法を超えて,MULEを用いたオープンセットアクション認識と新規性検出を行う手法を提案する。 我々のBeta Evidential Neural Networkは、アクター-コンテキスト-オブジェクト関係表現に基づくベータ密度によるマルチアクション不確かさを推定する。 予測と静的な手がかりを誤って相関させることができるビデオ表現の静的バイアスを低減するために、目的関数にエビデンスデバイアス制約を付加する。 提案した問題を最適化するために,予備二元平均スキーム更新に基づく学習アルゴリズムを開発した。 最適化アルゴリズムの理論解析は、損失関数と偏りの制約の両方に対する一次解列と境界の収束を実証する。 不確実性と信条に基づく新規性推定機構を定式化し,新しい行動を検出する。 2つの実世界のビデオデータセットに関する広範囲な実験により,提案手法がシングル/マルチアクタ/シングル/マルチアクション設定で有望な性能を実現することを示した。

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