論文の概要: Focalized Contrastive View-invariant Learning for Self-supervised Skeleton-based Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00858v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 10:12:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 15:59:32.358270
• Title: Focalized Contrastive View-invariant Learning for Self-supervised Skeleton-based Action Recognition
• Title（参考訳）: 自己教師型骨格に基づく行動認識のためのFocalized Contrastive View-invariant Learning
• Authors: Qianhui Men, Edmond S. L. Ho, Hubert P. H. Shum, Howard Leung
• Abstract要約: 本稿では,FoCoViL(Focalized Contrastive View-invariant Learning)という自己教師型フレームワークを提案する。 FoCoViLは、視点が粗い整列された表現空間上のビュー固有情報を著しく抑制する。 アクションと共通のビュー不変プロパティを関連付け、異種プロパティを同時に分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.412306012741354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning view-invariant representation is a key to improving feature discrimination power for skeleton-based action recognition. Existing approaches cannot effectively remove the impact of viewpoint due to the implicit view-dependent representations. In this work, we propose a self-supervised framework called Focalized Contrastive View-invariant Learning (FoCoViL), which significantly suppresses the view-specific information on the representation space where the viewpoints are coarsely aligned. By maximizing mutual information with an effective contrastive loss between multi-view sample pairs, FoCoViL associates actions with common view-invariant properties and simultaneously separates the dissimilar ones. We further propose an adaptive focalization method based on pairwise similarity to enhance contrastive learning for a clearer cluster boundary in the learned space. Different from many existing self-supervised representation learning work that rely heavily on supervised classifiers, FoCoViL performs well on both unsupervised and supervised classifiers with superior recognition performance. Extensive experiments also show that the proposed contrastive-based focalization generates a more discriminative latent representation.
• Abstract（参考訳）: ビュー不変表現の学習は,骨格に基づく行動認識における特徴識別能力の向上の鍵となる。 既存のアプローチでは、暗黙のビュー依存表現による視点の影響を効果的に排除することはできない。 本研究では,視点が粗い表現空間における視点固有情報を著しく抑圧する,focalized contrastive view-invariant learning(focovil)と呼ばれる自己教師付きフレームワークを提案する。 多視点サンプルペア間の効果的なコントラスト損失で相互情報を最大化することにより、FoCoViLはアクションを共通のビュー不変性に関連付け、異種情報を同時に分離する。 さらに,ペアワイズ類似性に基づく適応焦点化法を提案し,学習空間におけるよりクリアなクラスタ境界に対するコントラスト学習を強化する。 教師付き分類器に大きく依存する既存の自己教師付き表現学習作業とは異なり、FoCoViLは教師なし分類器と教師なし分類器の両方で優れた認識性能を持つ。 広範な実験により、コントラストベースの焦点化がより識別的な潜在表現を生成することも示されている。

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