論文の概要: Spatial-Temporal Decoupling Contrastive Learning for Skeleton-based Human Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15144v3
• Date: Thu, 18 Jan 2024 14:10:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 19:22:22.904050
• Title: Spatial-Temporal Decoupling Contrastive Learning for Skeleton-based Human Action Recognition
• Title（参考訳）: 骨格に基づく人間行動認識のための空間時間デカップリングコントラスト学習
• Authors: Shaojie Zhang, Jianqin Yin, and Yonghao Dang
• Abstract要約: STD-CLは、配列から識別的および意味的に異なる表現を得るためのフレームワークである。 STD-CLは、NTU60、NTU120、NW-UCLAベンチマークでしっかりと改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.403751563214113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Skeleton-based action recognition is a central task in human-computer interaction. However, most previous methods suffer from two issues: (i) semantic ambiguity arising from spatial-temporal information mixture; and (ii) overlooking the explicit exploitation of the latent data distributions (i.e., the intra-class variations and inter-class relations), thereby leading to sub-optimum solutions of the skeleton encoders. To mitigate this, we propose a spatial-temporal decoupling contrastive learning (STD-CL) framework to obtain discriminative and semantically distinct representations from the sequences, which can be incorporated into various previous skeleton encoders and can be removed when testing. Specifically, we decouple the global features into spatial-specific and temporal-specific features to reduce the spatial-temporal coupling of features. Furthermore, to explicitly exploit the latent data distributions, we employ the attentive features to contrastive learning, which models the cross-sequence semantic relations by pulling together the features from the positive pairs and pushing away the negative pairs. Extensive experiments show that STD-CL with four various skeleton encoders (HCN, 2S-AGCN, CTR-GCN, and Hyperformer) achieves solid improvements on NTU60, NTU120, and NW-UCLA benchmarks. The code will be released soon.
• Abstract（参考訳）: 骨格に基づく行動認識は人間とコンピュータの相互作用における中心的なタスクである。 しかし、以前の方法の多くは2つの問題に苦しんでいる。 (i)空間的・時間的情報混合から生じる意味的曖昧性 (ii)潜在データ分布の明示的な活用(すなわち、クラス内変動とクラス間関係)を見渡すことにより、スケルトンエンコーダの最適解が導かれる。 これを軽減するために,従来のスケルトンエンコーダに組み込むことができ,テスト時に取り除くことができる,識別的および意味的に異なる表現をシーケンスから得るための空間時空間デカップリングコントラスト学習(STD-CL)フレームワークを提案する。 具体的には,グローバルな特徴を空間的特徴と時間的特徴に分離し,特徴の空間的時間的結合を低減する。 さらに, 潜在データ分布を明示的に活用するために, 横断意味関係をモデル化し, 特徴を正のペアから抽出し, 負のペアを押し下げる, コントラスト学習に注意的特徴を用いる。 4つのスケルトンエンコーダ(HCN, 2S-AGCN, CTR-GCN, Hyperformer)を持つSTD-CLは、NTU60, NTU120, NW-UCLAベンチマークにおいて、しっかりとした改善がなされている。 コードはまもなくリリースされる。

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