論文の概要: D$^2$ST-Adapter: Disentangled-and-Deformable Spatio-Temporal Adapter for Few-shot Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01431v1
• Date: Sun, 3 Dec 2023 15:40:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 17:18:48.698195
• Title: D$^2$ST-Adapter: Disentangled-and-Deformable Spatio-Temporal Adapter for Few-shot Action Recognition
• Title（参考訳）: d$^2$st-adapter : 数発動作認識のための異方性と変形可能な時空間アダプター
• Authors: Wenjie Pei, Qizhong Tan, Guangming Lu, Jiandong Tian
• Abstract要約: D$2$ST-Adapter (Disentangled-and-Deformable Spatio-Temporal Adapter, D$2$ST-Adapter) は、数発のアクション認識のための新しいアダプタフレームワークである。 本手法は,時間的ダイナミクスが行動認識に不可欠である難易度シナリオに特に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.27285089305845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adapting large pre-trained image models to few-shot action recognition has proven to be an effective and efficient strategy for learning robust feature extractors, which is essential for few-shot learning. Typical fine-tuning based adaptation paradigm is prone to overfitting in the few-shot learning scenarios and offers little modeling flexibility for learning temporal features in video data. In this work we present the Disentangled-and-Deformable Spatio-Temporal Adapter (D$^2$ST-Adapter), a novel adapter tuning framework for few-shot action recognition, which is designed in a dual-pathway architecture to encode spatial and temporal features in a disentangled manner. Furthermore, we devise the Deformable Spatio-Temporal Attention module as the core component of D$^2$ST-Adapter, which can be tailored to model both spatial and temporal features in corresponding pathways, allowing our D$^2$ST-Adapter to encode features in a global view in 3D spatio-temporal space while maintaining a lightweight design. Extensive experiments with instantiations of our method on both pre-trained ResNet and ViT demonstrate the superiority of our method over state-of-the-art methods for few-shot action recognition. Our method is particularly well-suited to challenging scenarios where temporal dynamics are critical for action recognition.
• Abstract（参考訳）: 大規模な事前学習された画像モデルを数発のアクション認識に適用することは、頑健な特徴抽出器を学習するための効果的かつ効率的な戦略であることが証明されている。 典型的な微調整に基づく適応パラダイムは、少数の学習シナリオにおいて過剰に適合しがちであり、ビデオデータの時間的特徴を学習するためのモデリング柔軟性がほとんどない。 本研究では,空間的特徴と時間的特徴をアンタングル的に符号化するデュアルパスアーキテクチャで設計された,小ショット動作認識のための新しいアダプタチューニングフレームワークであるDisentangled-and-Deformable Spatio-Temporal Adapter(D$^2$ST-Adapter)を提案する。 さらに、D$^2$ST-AdapterのコアコンポーネントとしてDeformable Spatio-Temporal Attentionモジュールを考案し、対応する経路における空間的特徴と時間的特徴の両方をモデル化し、軽量な設計を維持しながら、グローバルな3次元時空間における特徴のエンコードを可能にする。 プレトレーニングされたResNetとViTの両方における本手法のインスタンス化による広範囲な実験は、数発のアクション認識のための最先端の手法よりも優れていることを示す。 本手法は,時間的ダイナミクスが行動認識に重要なシナリオに特に適している。

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