論文の概要: Overcoming Topology Agnosticism: Enhancing Skeleton-Based Action Recognition through Redefined Skeletal Topology Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11468v3
• Date: Mon, 4 Mar 2024 13:29:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 03:40:36.022141
• Title: Overcoming Topology Agnosticism: Enhancing Skeleton-Based Action Recognition through Redefined Skeletal Topology Awareness
• Title（参考訳）: トポロジック・アグノシズムを克服する: 骨格トポロジカル・アウェアネスによる骨格に基づく行動認識の強化
• Authors: Yuxuan Zhou, Zhi-Qi Cheng, Jun-Yan He, Bin Luo, Yifeng Geng, Xuansong Xie
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は長い間、骨格に基づく行動認識の最先端を定義してきた。 彼らはモデルの重みとともに隣接行列を最適化する傾向がある。 このプロセスは、骨接続データの段階的な崩壊を引き起こし、マッピングしようとしたトポロジとは無関係なモデルで終わる。 本稿では,骨の接続性をグラフ距離のパワーを利用して符号化する革新的な経路を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.83836008577395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Convolutional Networks (GCNs) have long defined the state-of-the-art in skeleton-based action recognition, leveraging their ability to unravel the complex dynamics of human joint topology through the graph's adjacency matrix. However, an inherent flaw has come to light in these cutting-edge models: they tend to optimize the adjacency matrix jointly with the model weights. This process, while seemingly efficient, causes a gradual decay of bone connectivity data, culminating in a model indifferent to the very topology it sought to map. As a remedy, we propose a threefold strategy: (1) We forge an innovative pathway that encodes bone connectivity by harnessing the power of graph distances. This approach preserves the vital topological nuances often lost in conventional GCNs. (2) We highlight an oft-overlooked feature - the temporal mean of a skeletal sequence, which, despite its modest guise, carries highly action-specific information. (3) Our investigation revealed strong variations in joint-to-joint relationships across different actions. This finding exposes the limitations of a single adjacency matrix in capturing the variations of relational configurations emblematic of human movement, which we remedy by proposing an efficient refinement to Graph Convolutions (GC) - the BlockGC. This evolution slashes parameters by a substantial margin (above 40%), while elevating performance beyond original GCNs. Our full model, the BlockGCN, establishes new standards in skeleton-based action recognition for small model sizes. Its high accuracy, notably on the large-scale NTU RGB+D 120 dataset, stand as compelling proof of the efficacy of BlockGCN.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、長い間、骨格に基づく行動認識の最先端を定義しており、グラフの隣接行列を通して人間の関節トポロジーの複雑なダイナミクスを解き放つ能力を活用してきた。 しかし、これらの最先端モデルには固有の欠陥があり、モデルの重みとともに隣接行列を最適化する傾向がある。 このプロセスは、一見効率的だが、骨の接続データが徐々に崩壊し、マップに求めていたトポロジーとは無関係なモデルで終わる。 そこで我々は,(1) 骨結合を符号化する革新的な経路を, グラフ距離のパワーを利用して構築する3つの戦略を提案する。 このアプローチは、従来のGCNでしばしば失われる重要なトポロジカルニュアンスを保存する。 2) 骨格配列の時間的平均は, 控えめな視線にもかかわらず, 行動特異的な情報を持っている。 3) 異なる行動にまたがる共同対共同関係の強い変動がみられた。 この発見は、人間の動きを象徴する関係構成のバリエーションを捉えるための単一の隣接行列の限界を明らかにする。 この進化は、パラメータを実質的なマージン(40%以上)で削減し、元のGCNよりもパフォーマンスを高めます。 私たちのフルモデルであるblockgcnは、小さなモデルサイズに対するスケルトンベースのアクション認識の新しい標準を確立します。 その高精度、特に大規模なNTU RGB+D 120データセットは、BlockGCNの有効性の説得力のある証明である。

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