論文の概要: Learning by Aligning 2D Skeleton Sequences in Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19480v3
• Date: Thu, 21 Sep 2023 00:06:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 19:14:35.090272
• Title: Learning by Aligning 2D Skeleton Sequences in Time
• Title（参考訳）: 時間内2次元骨格配列のアライメントによる学習
• Authors: Quoc-Huy Tran, Muhammad Ahmed, M. Hassan Ahmed, Murad Popattia, Andrey Konin, M. Zeeshan Zia
• Abstract要約: 本稿では,人間の行動理解作業の微粒化に有用な,自己監督型時間的ビデオアライメントフレームワークを提案する。 3Dスケルトン座標の配列を入力として直接取り込む最先端の手法であるCASAとは対照的に、我々のキーアイデアは2Dスケルトン熱マップのシーケンスを入力として使用することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.63908442635957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a self-supervised temporal video alignment framework which is useful for several fine-grained human activity understanding applications. In contrast with the state-of-the-art method of CASA, where sequences of 3D skeleton coordinates are taken directly as input, our key idea is to use sequences of 2D skeleton heatmaps as input. Unlike CASA which performs self-attention in the temporal domain only, we feed 2D skeleton heatmaps to a video transformer which performs self-attention both in the spatial and temporal domains for extracting effective spatiotemporal and contextual features. In addition, we introduce simple heatmap augmentation techniques based on 2D skeletons for self-supervised learning. Despite the lack of 3D information, our approach achieves not only higher accuracy but also better robustness against missing and noisy keypoints than CASA. Furthermore, extensive evaluations on three public datasets, i.e., Penn Action, IKEA ASM, and H2O, demonstrate that our approach outperforms previous methods in different fine-grained human activity understanding tasks. Finally, fusing 2D skeleton heatmaps with RGB videos yields the state-of-the-art on all metrics and datasets. To the best of our knowledge, our work is the first to utilize 2D skeleton heatmap inputs and the first to explore multi-modality fusion for temporal video alignment.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人的活動理解の微粒化に有用な自己監督型時間的ビデオアライメントフレームワークを提案する。 CASAの最先端手法とは対照的に、3Dスケルトン座標のシーケンスを直接入力として取り込む場合、我々のキーアイデアは2Dスケルトン熱マップのシーケンスを入力として使用することである。 時間領域のみに自己アテンションを行うCASAとは異なり、時間領域と時間領域の両方で自己アテンションを行うビデオトランスフォーマーに2次元スケルトンヒートマップを供給し、効果的な時空間的特徴と文脈的特徴を抽出する。 さらに,自己教師型学習のための2次元骨格に基づく簡易なヒートマップ拡張手法を提案する。 3D情報の欠如にもかかわらず,本手法はCASAよりも高い精度だけでなく,欠落したキーポイントに対する堅牢性も向上する。 さらに、Penn Action、IKEA ASM、H2Oの3つの公開データセットに対する広範囲な評価により、我々のアプローチは、異なるきめ細かな人間の活動理解タスクにおいて、従来の手法よりも優れていることを示した。 最後に、RGBビデオと2Dスケルトンヒートマップを融合すると、すべてのメトリクスとデータセットが最先端になる。 我々の知る限り、我々の研究は初めて2Dスケルトン熱マップ入力を利用し、時間的ビデオアライメントのための多モード融合を探索した。

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