論文の概要: Action Recognition Utilizing YGAR Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00831v1
- Date: Mon, 2 Oct 2023 00:43:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 01:39:09.250099
- Title: Action Recognition Utilizing YGAR Dataset
- Title（参考訳）: YGARデータセットを用いた行動認識
- Authors: Shuo Wang, Amiya Ranjan and Lawrence Jiang
- Abstract要約: 高品質なアクションビデオデータの不足は、アクション認識の研究と応用においてボトルネックとなっている。
本稿では,新しい3次元アクションデータシミュレーションエンジンを提案し,その機能を示すために3組のサンプルデータを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.922172844641853
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The scarcity of high quality actions video data is a bottleneck in the
research and application of action recognition. Although significant effort has
been made in this area, there still exist gaps in the range of available data
types a more flexible and comprehensive data set could help bridge. In this
paper, we present a new 3D actions data simulation engine and generate 3 sets
of sample data to demonstrate its current functionalities. With the new data
generation process, we demonstrate its applications to image classifications,
action recognitions and potential to evolve into a system that would allow the
exploration of much more complex action recognition tasks. In order to show off
these capabilities, we also train and test a list of commonly used models for
image recognition to demonstrate the potential applications and capabilities of
the data sets and their generation process.
- Abstract（参考訳）: 高品質なアクションビデオデータの不足は、アクション認識の研究と応用におけるボトルネックである。
この領域ではかなりの努力がなされているが、利用可能なデータタイプの範囲には、より柔軟で包括的なデータセットが橋渡しに役立つギャップがある。
本稿では,新しい3次元アクションデータシミュレーションエンジンを提案し,その機能を示すために3組のサンプルデータを生成する。
新しいデータ生成プロセスでは、画像の分類、行動認識、そしてより複雑な行動認識タスクの探索を可能にするシステムへと進化する可能性を実証する。
これらの機能を示すために、画像認識のための一般的なモデルのリストをトレーニングし、テストし、データセットとその生成プロセスの潜在的な応用と能力を示す。
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