論文の概要: Spatial-Temporal Alignment Network for Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09897v1
• Date: Sat, 19 Aug 2023 03:31:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 19:18:34.118631
• Title: Spatial-Temporal Alignment Network for Action Recognition
• Title（参考訳）: 行動認識のための空間時間アライメントネットワーク
• Authors: Jinhui Ye and Junwei Liang
• Abstract要約: 本稿では,既存の行動認識アーキテクチャにおける視点不変特徴表現の導入について述べる。 本稿では,行動認識のための幾何学的不変表現を明示的に学習する空間時間アライメントネットワーク(STAN)を提案する。 我々は、UCF101やHMDB51のような広く使われているデータセット上でSTANモデルをテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2170672727035345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies introducing viewpoint invariant feature representations in existing action recognition architecture. Despite significant progress in action recognition, efficiently handling geometric variations in large-scale datasets remains challenging. To tackle this problem, we propose a novel Spatial-Temporal Alignment Network (STAN), which explicitly learns geometric invariant representations for action recognition. Notably, the STAN model is light-weighted and generic, which could be plugged into existing action recognition models (e.g., MViTv2) with a low extra computational cost. We test our STAN model on widely-used datasets like UCF101 and HMDB51. The experimental results show that the STAN model can consistently improve the state-of-the-art models in action recognition tasks in trained-from-scratch settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既存の行動認識アーキテクチャにおける視点不変特徴表現の導入について述べる。 行動認識の大幅な進歩にもかかわらず、大規模データセットの幾何学的変動を効率的に扱うことは依然として困難である。 そこで本研究では,行動認識のための幾何学的不変表現を明示的に学習する空間時間アライメントネットワーク(STAN)を提案する。 特にSTANモデルは軽量で汎用的であり、既存の行動認識モデル(例えばMViTv2)に追加の計算コストで接続することができる。 我々は、UCF101やHMDB51のような広く使われているデータセット上でSTANモデルをテストする。 実験の結果,STANモデルは,訓練されたスクラッチ環境下での動作認識タスクにおける最先端モデルを改善することができることがわかった。

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