論文の概要: DOAD: Decoupled One Stage Action Detection Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00254v2
• Date: Tue, 4 Apr 2023 07:08:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 10:40:14.415388
• Title: DOAD: Decoupled One Stage Action Detection Network
• Title（参考訳）: DOAD: 1段階アクション検出ネットワークを分離
• Authors: Shuning Chang, Pichao Wang, Fan Wang, Jiashi Feng, Mike Zheng Show
• Abstract要約: 人々をローカライズし、ビデオからアクションを認識することは、ハイレベルなビデオ理解にとって難しい課題だ。 既存の手法は主に2段階ベースで、1段階は人物境界ボックス生成、もう1段階は行動認識を行う。 本稿では、時間的行動検出の効率を向上させるために、DOADと呼ばれる分離したワンステージネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.14883592642782
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Localizing people and recognizing their actions from videos is a challenging task towards high-level video understanding. Existing methods are mostly two-stage based, with one stage for person bounding box generation and the other stage for action recognition. However, such two-stage methods are generally with low efficiency. We observe that directly unifying detection and action recognition normally suffers from (i) inferior learning due to different desired properties of context representation for detection and action recognition; (ii) optimization difficulty with insufficient training data. In this work, we present a decoupled one-stage network dubbed DOAD, to mitigate above issues and improve the efficiency for spatio-temporal action detection. To achieve it, we decouple detection and action recognition into two branches. Specifically, one branch focuses on detection representation for actor detection, and the other one for action recognition. For the action branch, we design a transformer-based module (TransPC) to model pairwise relationships between people and context. Different from commonly used vector-based dot product in self-attention, it is built upon a novel matrix-based key and value for Hadamard attention to model person-context information. It not only exploits relationships between person pairs but also takes into account context and relative position information. The results on AVA and UCF101-24 datasets show that our method is competitive with two-stage state-of-the-art methods with significant efficiency improvement.
• Abstract（参考訳）: 人々をローカライズし、ビデオからアクションを認識することは、ハイレベルなビデオ理解にとって難しい課題だ。 既存の手法は主に2段階ベースで、1段階は人物境界ボックス生成、もう1段階は行動認識を行う。 しかし、これらの二段階法は一般に効率が低い。 直接検出と行動認識が 普通に苦しむのを観察します (i) 検出及び行動認識のための文脈表現の所望の性質の違いによる劣等学習 (ii)訓練データ不足による最適化難易度 本稿では,上記の課題を軽減し,時空間的行動検出の効率を向上させるため,分離された一段階ネットワークであるdoadを提案する。 これを実現するために,検出と動作認識を2つのブランチに分離する。 具体的には、アクター検出のための検出表現と、アクション認識のための別のブランチに焦点を当てる。 アクションブランチでは、人とコンテキスト間の相互関係をモデル化するトランスフォーマーベースモジュール(TransPC)を設計する。 自己注意においてよく使われるベクトルベースのドット製品とは異なり、これは新しい行列ベースのキーとアダマールが人文情報をモデル化するための値の上に構築されている。 個人間の関係を利用するだけでなく、コンテキストや相対的な位置情報も考慮する。 AVAとUCF101-24データセットの結果から,本手法は2段階の最先端手法と競合し,高い効率性を示した。

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