論文の概要: Exploring Self-supervised Skeleton-based Action Recognition in Occluded Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12029v3
• Date: Wed, 16 Apr 2025 15:12:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 20:12:20.71527
• Title: Exploring Self-supervised Skeleton-based Action Recognition in Occluded Environments
• Title（参考訳）: 蓄積環境における自己教師付き骨格に基づく行動認識の探索
• Authors: Yifei Chen, Kunyu Peng, Alina Roitberg, David Schneider, Jiaming Zhang, Junwei Zheng, Yufan Chen, Ruiping Liu, Kailun Yang, Rainer Stiefelhagen,
• Abstract要約: 我々は,オクルージョンを扱うためのシンプルで効果的な自己教師型学習フレームワークであるIosPSTLを提案する。 IosPSTLはクラスタに依存しないKNN命令とOccluded partial Spatio-Temporal Learning (OPSTL)戦略を組み合わせる。 OPSTLモジュールは適応空間マスキング (Adaptive Spatial Masking, ASM) を組み込んで、トレーニング中に無傷で高品質な骨格配列をうまく活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.322770236718775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To integrate action recognition into autonomous robotic systems, it is essential to address challenges such as person occlusions-a common yet often overlooked scenario in existing self-supervised skeleton-based action recognition methods. In this work, we propose IosPSTL, a simple and effective self-supervised learning framework designed to handle occlusions. IosPSTL combines a cluster-agnostic KNN imputer with an Occluded Partial Spatio-Temporal Learning (OPSTL) strategy. First, we pre-train the model on occluded skeleton sequences. Then, we introduce a cluster-agnostic KNN imputer that performs semantic grouping using k-means clustering on sequence embeddings. It imputes missing skeleton data by applying K-Nearest Neighbors in the latent space, leveraging nearby sample representations to restore occluded joints. This imputation generates more complete skeleton sequences, which significantly benefits downstream self-supervised models. To further enhance learning, the OPSTL module incorporates Adaptive Spatial Masking (ASM) to make better use of intact, high-quality skeleton sequences during training. Our method achieves state-of-the-art performance on the occluded versions of the NTU-60 and NTU-120 datasets, demonstrating its robustness and effectiveness under challenging conditions. Code is available at https://github.com/cyfml/OPSTL.
• Abstract（参考訳）: 自律型ロボットシステムに行動認識を統合するためには、既存の自己監督型骨格に基づく行動認識手法において、人体閉塞などの課題に対処することが不可欠である。 本研究は,オクルージョンを扱うために設計された,シンプルで効果的な自己教師型学習フレームワークであるIosPSTLを提案する。 IosPSTLはクラスタに依存しないKNN命令とOccluded partial Spatio-Temporal Learning (OPSTL)戦略を組み合わせる。 まず、隠蔽された骨格配列でモデルを事前訓練する。 そこで本研究では,k-meansクラスタリングを用いたセマンティックグルーピングを行うクラスタ非依存のKNNインプタを提案する。 K-Nearest Neighborsを潜伏空間に応用し、近くのサンプル表現を利用して閉塞した関節を復元することで、行方不明の骨格データを暗示する。 この計算により、より完全な骨格配列が生成され、下流の自己教師型モデルに大きく貢献する。 学習をさらに強化するため、OPSTLモジュールは適応空間マスキング(Adaptive Spatial Masking, ASM)を導入し、トレーニング中に無傷で高品質な骨格配列をよりよく活用する。 提案手法は,NTU-60およびNTU-120データセットの隠蔽バージョンにおける最先端性能を実現し,その頑健さと課題条件下での有効性を実証する。 コードはhttps://github.com/cyfml/OPSTLで入手できる。

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