論文の概要: High-Performance Inference Graph Convolutional Networks for
Skeleton-Based Action Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18710v1
- Date: Tue, 30 May 2023 03:30:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 18:39:34.045487
- Title: High-Performance Inference Graph Convolutional Networks for
Skeleton-Based Action Recognition
- Title（参考訳）: スケルトンに基づく行動認識のための高性能推論グラフ畳み込みネットワーク
- Authors: Ziao Li, Junyi Wang, Guhong Nie
- Abstract要約: 骨格に基づく人間の行動認識のための2つの新しいグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を提案する。
HPI-GCN-RPとHPI-GCN-OPは、競合モデルの性能で高い推論速度を達成する。
その結果,HPI-GCN-OPは同じ精度でHD-GCNの4.5倍高速であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.414308305392762
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, significant achievements have been made in skeleton-based human
action recognition with the emergence of graph convolutional networks (GCNs).
However, the state-of-the-art (SOTA) models used for this task focus on
constructing more complex higher-order connections between joint nodes to
describe skeleton information, which leads to complex inference processes and
high computational costs, resulting in reduced model's practicality. To address
the slow inference speed caused by overly complex model structures, we
introduce re-parameterization and over-parameterization techniques to GCNs, and
propose two novel high-performance inference graph convolutional networks,
namely HPI-GCN-RP and HPI-GCN-OP. HPI-GCN-RP uses re-parameterization technique
to GCNs to achieve a higher inference speed with competitive model performance.
HPI-GCN-OP further utilizes over-parameterization technique to bring
significant performance improvement with inference speed slightly decreased.
Experimental results on the two skeleton-based action recognition datasets
demonstrate the effectiveness of our approach. Our HPI-GCN-OP achieves an
accuracy of 93% on the cross-subject split of the NTU-RGB+D 60 dataset, and
90.1% on the cross-subject benchmark of the NTU-RGB+D 120 dataset and is 4.5
times faster than HD-GCN at the same accuracy.
- Abstract（参考訳）: 近年,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の出現に伴い,骨格に基づく人間の行動認識において重要な成果が得られた。
しかし、このタスクで使用される最新技術(SOTA)モデルは、関節ノード間のより複雑な高次接続を構築して骨格情報を記述することに重点を置いており、複雑な推論プロセスと高い計算コストをもたらし、結果としてモデルの実用性が低下する。
過度に複雑なモデル構造によって引き起こされる遅い推論速度に対処するため、GCNに再パラメータ化と過パラメータ化技術を導入し、HPI-GCN-RPとHPI-GCN-OPという2つの新しい高性能推論グラフ畳み込みネットワークを提案する。
HPI-GCN-RPはGCNに対する再パラメータ化技術を用いて、競合モデルの性能で高い推論速度を達成する。
hpi-gcn-opはさらにオーバーパラメータ技術を利用して、推論速度をわずかに下げて大幅なパフォーマンス向上を実現している。
2つのスケルトンに基づく行動認識データセットの実験結果は,本手法の有効性を示している。
我々のHPI-GCN-OPは、NTU-RGB+D 60データセットのクロスオブジェクト分割で93%、NTU-RGB+D 120データセットのクロスオブジェクトベンチマークで90.1%の精度で、HD-GCNよりも4.5倍高速である。
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