論文の概要: Learning Scene Flow With Skeleton Guidance For 3D Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13285v1
• Date: Fri, 23 Jun 2023 04:14:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 13:46:38.159672
• Title: Learning Scene Flow With Skeleton Guidance For 3D Action Recognition
• Title（参考訳）: スケルトンガイドを用いた3次元行動認識のためのシーンフロー学習
• Authors: Vasileios Magoulianitis, Athanasios Psaltis
• Abstract要約: 本研究は3次元行動認識のための深部時間モデルによる3次元フローシーケンスの利用を実証する。 また、最も識別性の高い運動力学を学ぶために、拡張された深部骨格も導入されている。 高次クロスモーダル相関を学習する2つのモデルの間には,後期融合方式が採用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5954459915735735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Among the existing modalities for 3D action recognition, 3D flow has been poorly examined, although conveying rich motion information cues for human actions. Presumably, its susceptibility to noise renders it intractable, thus challenging the learning process within deep models. This work demonstrates the use of 3D flow sequence by a deep spatiotemporal model and further proposes an incremental two-level spatial attention mechanism, guided from skeleton domain, for emphasizing motion features close to the body joint areas and according to their informativeness. Towards this end, an extended deep skeleton model is also introduced to learn the most discriminant action motion dynamics, so as to estimate an informativeness score for each joint. Subsequently, a late fusion scheme is adopted between the two models for learning the high level cross-modal correlations. Experimental results on the currently largest and most challenging dataset NTU RGB+D, demonstrate the effectiveness of the proposed approach, achieving state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 既存の3次元動作認識法の中では,人間の行動に豊富な動作情報手段を伝達しながらも,3次元フローが不十分である。 おそらく、ノイズに対する感受性は難解であり、深層モデルの学習プロセスに挑戦する。 本研究は,深部時空間モデルによる3次元流れ列の利用を実証し,さらにスケルトン領域から誘導される2段階の空間的注意機構を提案する。 この目的に向けて、各関節に対する情報度スコアを推定するために、最も識別性の高い動作力学を学習するために、拡張された深部骨格モデルも導入された。 その後,2つのモデルの間で,高次相互モーダル相関を学習するための遅延融合方式が採用された。 現在最大かつ最も挑戦的なデータセットであるNTU RGB+Dの実験結果は、提案手法の有効性を示し、最先端の結果を達成する。

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