論文の概要: Topology-aware MLP for Skeleton-based Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16018v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 13:20:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 13:11:50.144130
• Title: Topology-aware MLP for Skeleton-based Action Recognition
• Title（参考訳）: 骨格に基づく行動認識のための位相認識型MLP
• Authors: Shaojie Zhang, Jianqin Yin, Yonghao Dang and Jiajun Fu
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は骨格行動認識において顕著な性能を発揮している。 従来のGCNベースの手法は、精巧な人体に過剰に依存しており、複雑な特徴集約機構を構築している。 本稿では,空間トポロジゲーティングユニット(STGU)を提案する。 本研究では,骨格に基づく行動認識のための最初のトポロジ対応入力モデルTa-MLPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.567609719322483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph convolution networks (GCNs) have achieved remarkable performance in skeleton-based action recognition. However, existing previous GCN-based methods have relied excessively on elaborate human body priors and constructed complex feature aggregation mechanisms, which limits the generalizability of networks. To solve these problems, we propose a novel Spatial Topology Gating Unit (STGU), which is an MLP-based variant without extra priors, to capture the co-occurrence topology features that encode the spatial dependency across all joints. In STGU, to model the sample-specific and completely independent point-wise topology attention, a new gate-based feature interaction mechanism is introduced to activate the features point-to-point by the attention map generated from the input. Based on the STGU, in this work, we propose the first topology-aware MLP-based model, Ta-MLP, for skeleton-based action recognition. In comparison with existing previous methods on three large-scale datasets, Ta-MLP achieves competitive performance. In addition, Ta-MLP reduces the parameters by up to 62.5% with favorable results. Compared with previous state-of-the-art (SOAT) approaches, Ta-MLP pushes the frontier of real-time action recognition. The code will be available at https://github.com/BUPTSJZhang/Ta-MLP.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は骨格に基づく行動認識において顕著な性能を発揮する。 しかし、既存のgcnベースの手法は精巧な人体前処理に過剰に依存しており、ネットワークの一般化性を制限する複雑な特徴集約機構を構築している。 これらの問題を解決するために, 余分な事前条件を伴わずに MLP ベースの変種である空間位相ゲーティングユニット (STGU) を提案し, 空間依存性を全関節にエンコードする共起位相特徴を捉える。 STGUでは、サンプル固有かつ完全に独立した点対応トポロジ注意をモデル化するために、入力から生成された注目マップによって特徴点間を活性化する新しいゲートベースの特徴相互作用機構を導入する。 本稿では,STGUに基づいて,骨格に基づく行動認識のための最初のトポロジ対応MLPモデルTa-MLPを提案する。 3つの大規模データセットの既存の手法と比較して、Ta-MLPは競争力のある性能を達成する。 さらに、Ta-MLPはパラメータを62.5%まで削減し、良好な結果を得る。 従来のSOAT(State-of-the-art)アプローチと比較して、Ta-MLPはリアルタイムアクション認識のフロンティアを推進している。 コードはhttps://github.com/BUPTSJZhang/Ta-MLPで入手できる。

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