論文の概要: MLP-AIR: An Efficient MLP-Based Method for Actor Interaction Relation Learning in Group Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08803v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 08:07:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 15:47:52.080479
• Title: MLP-AIR: An Efficient MLP-Based Method for Actor Interaction Relation Learning in Group Activity Recognition
• Title（参考訳）: MLP-AIR:グループ活動認識におけるアクターインタラクション関係学習のための効率的なMLPベース手法
• Authors: Guoliang Xu, Jianqin Yin
• Abstract要約: グループ活動認識(GAR)は,グループ内のアクターと時間的相互作用関係を学習することにより,グループの活動カテゴリを予測することを目的としている。 これまでの研究は主に、よく設計されたGCNやトランスフォーマーによる相互作用関係を学習してきた。 本稿では,GARにおけるアクターインタラクション関係学習(MLP-AIR)の新しい手法を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.24515544235173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of Group Activity Recognition (GAR) aims to predict the activity category of the group by learning the actor spatial-temporal interaction relation in the group. Therefore, an effective actor relation learning method is crucial for the GAR task. The previous works mainly learn the interaction relation by the well-designed GCNs or Transformers. For example, to infer the actor interaction relation, GCNs need a learnable adjacency, and Transformers need to calculate the self-attention. Although the above methods can model the interaction relation effectively, they also increase the complexity of the model (the number of parameters and computations). In this paper, we design a novel MLP-based method for Actor Interaction Relation learning (MLP-AIR) in GAR. Compared with GCNs and Transformers, our method has a competitive but conceptually and technically simple alternative, significantly reducing the complexity. Specifically, MLP-AIR includes three sub-modules: MLP-based Spatial relation modeling module (MLP-S), MLP-based Temporal relation modeling module (MLP-T), and MLP-based Relation refining module (MLP-R). MLP-S is used to model the spatial relation between different actors in each frame. MLP-T is used to model the temporal relation between different frames for each actor. MLP-R is used further to refine the relation between different dimensions of relation features to improve the feature's expression ability. To evaluate the MLP-AIR, we conduct extensive experiments on two widely used benchmarks, including the Volleyball and Collective Activity datasets. Experimental results demonstrate that MLP-AIR can get competitive results but with low complexity.
• Abstract（参考訳）: グループ活動認識(GAR)の課題は,グループ内のアクター空間的・時間的相互作用関係を学習することにより,グループの活動カテゴリを予測することである。 したがって、GARタスクには効果的なアクター関係学習法が不可欠である。 前作は主によく設計されたgcnまたはトランスフォーマによって相互作用関係を学ぶ。 例えば、アクターの相互作用関係を推測するためには、GCNは学習可能な隣接性を必要とし、トランスフォーマーは自己アテンションを計算する必要がある。 上記の手法は相互作用関係を効果的にモデル化することができるが、モデルの複雑さ(パラメータ数と計算量)も増大する。 本稿では,GARにおけるアクターインタラクション関係学習(MLP-AIR)のためのMLPに基づく新しい手法を設計する。 GCNやTransformersと比較すると,提案手法は競合するが概念的にはシンプルであり,複雑さを大幅に低減する。 具体的には、MLPベースの空間関係モデリングモジュール(MLP-S)、MLPベースの時間関係モデリングモジュール(MLP-T)、MLPベースの関係修正モジュール(MLP-R)の3つのサブモジュールを含む。 MLP-Sは、フレームごとに異なるアクター間の空間関係をモデル化するために使用される。 MLP-Tはアクターごとに異なるフレーム間の時間的関係をモデル化するために使用される。 MLP-Rはさらに、関係特徴の異なる次元の関係を洗練し、特徴の表現能力を向上させるために使われる。 MLP-AIRを評価するために、Volleyball と Collective Activity のデータセットを含む2つの広く使われているベンチマークで広範な実験を行った。 MLP-AIRは競争力のある結果が得られるが、複雑さは低い。

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