Fugu-MT 論文翻訳(概要): FSAR: Federated Skeleton-based Action Recognition with Adaptive Topology Structure and Knowledge Distillation

論文の概要: FSAR: Federated Skeleton-based Action Recognition with Adaptive Topology Structure and Knowledge Distillation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11046v1
Date: Mon, 19 Jun 2023 16:18:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-21 17:00:06.645651
Title: FSAR: Federated Skeleton-based Action Recognition with Adaptive Topology Structure and Knowledge Distillation
Title（参考訳）: FSAR:適応的トポロジ構造と知識蒸留を用いた統合骨格型行動認識
Authors: Jingwen Guo, Hong Liu, Shitong Sun, Tianyu Guo, Min Zhang, Chenyang Si
Abstract要約: 既存の骨格に基づく行動認識手法は、典型的には集中学習パラダイムに従っており、人間関連のビデオを公開する際にプライバシー上の懸念を生じさせる。我々は,局所的な機密データにアクセスせずにグローバルに一般化されたモデルを構築することのできる,新しいフェデレート・骨格に基づく行動認識(FSAR)パラダイムを導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.0771949978506
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Existing skeleton-based action recognition methods typically follow a centralized learning paradigm, which can pose privacy concerns when exposing human-related videos. Federated Learning (FL) has attracted much attention due to its outstanding advantages in privacy-preserving. However, directly applying FL approaches to skeleton videos suffers from unstable training. In this paper, we investigate and discover that the heterogeneous human topology graph structure is the crucial factor hindering training stability. To address this limitation, we pioneer a novel Federated Skeleton-based Action Recognition (FSAR) paradigm, which enables the construction of a globally generalized model without accessing local sensitive data. Specifically, we introduce an Adaptive Topology Structure (ATS), separating generalization and personalization by learning a domain-invariant topology shared across clients and a domain-specific topology decoupled from global model aggregation.Furthermore, we explore Multi-grain Knowledge Distillation (MKD) to mitigate the discrepancy between clients and server caused by distinct updating patterns through aligning shallow block-wise motion features. Extensive experiments on multiple datasets demonstrate that FSAR outperforms state-of-the-art FL-based methods while inherently protecting privacy.
Abstract（参考訳）: 既存の骨格に基づく行動認識手法は、典型的には集中学習パラダイムに従っており、人間関連のビデオを公開する際にプライバシー上の懸念を生じさせる。 federated learning (fl) は,プライバシ保護の優れたメリットから,多くの注目を集めている。しかし、骨格ビデオに直接FLアプローチを適用することは不安定な訓練に悩まされる。本稿では,不均質なヒトトポロジーグラフ構造がトレーニング安定性を阻害する重要な要因であることを示す。この制限に対処するために,我々は,局所的なセンシティブなデータにアクセスせずにグローバルに一般化されたモデルを構築することを可能にする,fsar(federated skeleton-based action recognition)パラダイムを開拓した。具体的には、クライアント間で共有されるドメイン不変トポロジと、グローバルモデルアグリゲーションから分離されたドメイン固有トポロジを学習することで、一般化とパーソナライズを分離するアダプティブトポロジ構造(ATS)を導入する。複数のデータセットに対する大規模な実験は、FSARが本質的にプライバシを保護する一方で、最先端のFLベースのメソッドより優れていることを示している。

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