論文の概要: Collaboratively Self-supervised Video Representation Learning for Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07584v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 10:42:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 17:21:51.003670
• Title: Collaboratively Self-supervised Video Representation Learning for Action Recognition
• Title（参考訳）: 行動認識のための協調的自己指導型映像表現学習
• Authors: Jie Zhang, Zhifan Wan, Lanqing Hu, Stephen Lin, Shuzhe Wu, Shiguang Shan
• Abstract要約: 我々は,行動認識に特化した協調的自己指導型ビデオ表現学習フレームワークを設計する。 提案手法は,UCF101およびHMDB51データセット上での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.195372471117615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Considering the close connection between action recognition and human pose estimation, we design a Collaboratively Self-supervised Video Representation (CSVR) learning framework specific to action recognition by jointly considering generative pose prediction and discriminative context matching as pretext tasks. Specifically, our CSVR consists of three branches: a generative pose prediction branch, a discriminative context matching branch, and a video generating branch. Among them, the first one encodes dynamic motion feature by utilizing Conditional-GAN to predict the human poses of future frames, and the second branch extracts static context features by pulling the representations of clips and compressed key frames from the same video together while pushing apart the pairs from different videos. The third branch is designed to recover the current video frames and predict the future ones, for the purpose of collaboratively improving dynamic motion features and static context features. Extensive experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance on the UCF101 and HMDB51 datasets.
• Abstract（参考訳）: 行動認識と人間のポーズ推定の密接な関係を考慮して,生成的ポーズ予測と判別的コンテキストマッチングを前文課題として考慮し,行動認識に特有の協調的自己教師付き映像表現(csvr)学習フレームワークを設計する。 具体的には、CSVRは、生成的ポーズ予測枝、識別的コンテキストマッチング枝、ビデオ生成枝の3つから構成される。 このうち、第1のブランチは、条件付きGANを利用して、将来のフレームの人間のポーズを予測し、第2のブランチは、同じビデオからクリップと圧縮されたキーフレームの表現を引いて、異なるビデオからペアを押し離して静的なコンテキスト特徴を抽出する。 第3のブランチは、動的モーション特徴と静的コンテキスト特徴を協調的に改善するために、現在のビデオフレームを復元し、将来のフレームを予測するように設計されている。 実験の結果,UCF101およびHMDB51データセットの最先端性能が得られた。

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