論文の概要: A Grammatical Compositional Model for Video Action Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02887v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 15:24:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 14:27:36.430368
• Title: A Grammatical Compositional Model for Video Action Detection
• Title（参考訳）: 映像動作検出のための文法的構成モデル
• Authors: Zhijun Zhang, Xu Zou, Jiahuan Zhou, Sheng Zhong, Ying Wu
• Abstract要約: 典型的なAnd-Orグラフに基づく行動検出のための新しい文法合成モデル(GCM)を提案する。 本モデルは,文法モデルの構成性とDNNのリッチな特徴を表現する能力の両面を活用するために,階層的な動作の固有構造と潜時的関係を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.546886938243393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analysis of human actions in videos demands understanding complex human dynamics, as well as the interaction between actors and context. However, these interaction relationships usually exhibit large intra-class variations from diverse human poses or object manipulations, and fine-grained inter-class differences between similar actions. Thus the performance of existing methods is severely limited. Motivated by the observation that interactive actions can be decomposed into actor dynamics and participating objects or humans, we propose to investigate the composite property of them. In this paper, we present a novel Grammatical Compositional Model (GCM) for action detection based on typical And-Or graphs. Our model exploits the intrinsic structures and latent relationships of actions in a hierarchical manner to harness both the compositionality of grammar models and the capability of expressing rich features of DNNs. The proposed model can be readily embodied into a neural network module for efficient optimization in an end-to-end manner. Extensive experiments are conducted on the AVA dataset and the Something-Else task to demonstrate the superiority of our model, meanwhile the interpretability is enhanced through an inference parsing procedure.
• Abstract（参考訳）: ビデオ中のヒューマンアクションの分析には、複雑な人間のダイナミクスの理解と、アクタとコンテキストの相互作用が必要である。 しかしながら、これらの相互作用関係は、通常、多様な人間のポーズやオブジェクト操作と大きなクラス内変異を示し、類似したアクション間のきめ細かいクラス間差異を示す。 したがって、既存の手法の性能は極めて限られている。 対話的動作をアクタのダイナミクスや参加する物体や人間に分解できるという観察に動機づけられ,それらの複合的性質について検討する。 本稿では,典型的なAnd-Orグラフに基づく行動検出のための文法合成モデル(GCM)を提案する。 本モデルは,文法モデルの構成性とDNNのリッチな特徴を表現する能力の両面を活用するために,階層的な行動構造と潜在的関係を生かした。 提案したモデルは、エンドツーエンドで効率的な最適化のために、ニューラルネットワークモジュールに容易に組み込むことができる。 avaデータセットと something-else タスクで広範な実験を行い,モデルの優越性を示すとともに,推論解析によって解釈性が向上した。

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