論文の概要: S3Aug: Segmentation, Sampling, and Shift for Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14556v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 04:22:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 22:42:21.836091
• Title: S3Aug: Segmentation, Sampling, and Shift for Action Recognition
• Title（参考訳）: S3Aug: アクション認識のためのセグメンテーション、サンプリング、シフト
• Authors: Taiki Sugiura, Toru Tamaki
• Abstract要約: 提案手法は,1つのトレーニングビデオから,セグメンテーションとラベル・ツー・イメージ変換によって新しい映像を生成する。 サンプルによりラベル画像の特定のカテゴリを変更して様々なビデオを生成し、中間的特徴をシフトし、生成ビデオのフレーム間の時間的コヒーレンシを高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Action recognition is a well-established area of research in computer vision. In this paper, we propose S3Aug, a video data augmenatation for action recognition. Unlike conventional video data augmentation methods that involve cutting and pasting regions from two videos, the proposed method generates new videos from a single training video through segmentation and label-to-image transformation. Furthermore, the proposed method modifies certain categories of label images by sampling to generate a variety of videos, and shifts intermediate features to enhance the temporal coherency between frames of the generate videos. Experimental results on the UCF101, HMDB51, and Mimetics datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method, paricularlly for out-of-context videos of the Mimetics dataset.
• Abstract（参考訳）: 行動認識はコンピュータビジョンの研究において確立された分野である。 本稿では,アクション認識のためのビデオデータ拡張であるS3Augを提案する。 従来の2つのビデオから領域を切断・ペーストするビデオデータ拡張手法とは異なり,提案手法ではセグメンテーションとラベル・ツー・イメージ変換により,単一のトレーニングビデオから新たなビデオを生成する。 さらに,提案手法では,特定のラベル画像のカテゴリをサンプリングして様々な映像を生成し,中間的特徴をシフトすることで,生成映像のフレーム間の時間的コヒーレンスを高める。 ucf101、hmdb51、mimeticsデータセットの実験結果は、mimeticsデータセットの文脈外のビデオに対して、提案手法の有効性を示している。

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