論文の概要: Exploring Few-Shot Adaptation for Activity Recognition on Diverse Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08420v3
• Date: Sat, 27 Apr 2024 15:02:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 01:34:26.251180
• Title: Exploring Few-Shot Adaptation for Activity Recognition on Diverse Domains
• Title（参考訳）: 多様な領域における活動認識のためのFew-Shot Adaptationの探索
• Authors: Kunyu Peng, Di Wen, David Schneider, Jiaming Zhang, Kailun Yang, M. Saquib Sarfraz, Rainer Stiefelhagen, Alina Roitberg,
• Abstract要約: ドメイン適応は、さまざまな環境における正確で堅牢なパフォーマンスを保証するために、アクティビティ認識に不可欠である。 本研究では,FewShot Domain Adaptation for Activity Recognition (FSDA-AR) に焦点をあてる。 より多様で困難な領域への適応を考慮した5つの確立されたデータセットを用いた新しいFSDA-ARを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.26074225989355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation is essential for activity recognition to ensure accurate and robust performance across diverse environments, sensor types, and data sources. Unsupervised domain adaptation methods have been extensively studied, yet, they require large-scale unlabeled data from the target domain. In this work, we focus on Few-Shot Domain Adaptation for Activity Recognition (FSDA-AR), which leverages a very small amount of labeled target videos to achieve effective adaptation. This approach is appealing for applications because it only needs a few or even one labeled example per class in the target domain, ideal for recognizing rare but critical activities. However, the existing FSDA-AR works mostly focus on the domain adaptation on sports videos, where the domain diversity is limited. We propose a new FSDA-AR benchmark using five established datasets considering the adaptation on more diverse and challenging domains. Our results demonstrate that FSDA-AR performs comparably to unsupervised domain adaptation with significantly fewer labeled target domain samples. We further propose a novel approach, RelaMiX, to better leverage the few labeled target domain samples as knowledge guidance. RelaMiX encompasses a temporal relational attention network with relation dropout, alongside a cross-domain information alignment mechanism. Furthermore, it integrates a mechanism for mixing features within a latent space by using the few-shot target domain samples. The proposed RelaMiX solution achieves state-of-the-art performance on all datasets within the FSDA-AR benchmark. To encourage future research of few-shot domain adaptation for activity recognition, our code will be publicly available at https://github.com/KPeng9510/RelaMiX.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応は、さまざまな環境、センサタイプ、データソースにわたる正確で堅牢なパフォーマンスを保証するために、アクティビティ認識に不可欠である。 教師なし領域適応法は広く研究されているが、対象領域からの大規模未ラベルデータが必要である。 本研究では,非常に少量のラベル付きターゲットビデオを活用し,効果的な適応を実現するFew-Shot Domain Adaptation for Activity Recognition (FSDA-AR)に焦点を当てた。 このアプローチは、ターゲットドメイン内のクラスごとのラベル付き例を少数あるいはひとつだけ必要とするため、アプリケーションにアピールする。 しかし、既存のFSDA-ARは主にドメインの多様性が制限されているスポーツビデオのドメイン適応に焦点を当てている。 より多様で困難な領域への適応性を考慮した5つの確立されたデータセットを用いた新しいFSDA-ARベンチマークを提案する。 その結果、FSDA-ARは、ラベル付き対象ドメインサンプルをはるかに少なく、教師なしドメイン適応と相容れない性能を示した。 さらに,数少ないラベル付き対象ドメインサンプルを知識ガイダンスとして活用するための新しいアプローチであるRelaMiXを提案する。 RelaMiXは、ドメイン間の情報アライメント機構とともに、関係ドロップアウトを伴う時間的関係アテンションネットワークを含んでいる。 さらに、数発のターゲットドメインサンプルを使用して、潜在空間内で機能を混合するメカニズムを統合する。 提案したRelaMiXソリューションは、FSDA-ARベンチマーク内のすべてのデータセットの最先端のパフォーマンスを実現する。 アクティビティ認識のためのいくつかのドメイン適応の今後の研究を促進するため、私たちのコードはhttps://github.com/KPeng9510/RelaMiX.comで公開されます。

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