論文の概要: AutoGCN -- Towards Generic Human Activity Recognition with Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01313v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 11:07:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 15:54:10.571654
• Title: AutoGCN -- Towards Generic Human Activity Recognition with Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: AutoGCN -- ニューラルアーキテクチャ検索によるジェネリックヒューマンアクティビティ認識を目指す
• Authors: Felix Tempel, Inga Str\"umke and Espen Alexander F. Ihlen
• Abstract要約: 本稿では、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いた人間活動認識(HAR)のための汎用ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)アルゴリズムであるAutoGCNを紹介する。 提案アルゴリズムの性能を評価するために,骨格に基づく行動認識に着目した2つの大規模データセットについて広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16385815610837165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces AutoGCN, a generic Neural Architecture Search (NAS) algorithm for Human Activity Recognition (HAR) using Graph Convolution Networks (GCNs). HAR has gained attention due to advances in deep learning, increased data availability, and enhanced computational capabilities. At the same time, GCNs have shown promising results in modeling relationships between body key points in a skeletal graph. While domain experts often craft dataset-specific GCN-based methods, their applicability beyond this specific context is severely limited. AutoGCN seeks to address this limitation by simultaneously searching for the ideal hyperparameters and architecture combination within a versatile search space using a reinforcement controller while balancing optimal exploration and exploitation behavior with a knowledge reservoir during the search process. We conduct extensive experiments on two large-scale datasets focused on skeleton-based action recognition to assess the proposed algorithm's performance. Our experimental results underscore the effectiveness of AutoGCN in constructing optimal GCN architectures for HAR, outperforming conventional NAS and GCN methods, as well as random search. These findings highlight the significance of a diverse search space and an expressive input representation to enhance the network performance and generalizability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いた人間活動認識(HAR)のための汎用ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)アルゴリズムであるAutoGCNを紹介する。 HARはディープラーニングの進歩、データ可用性の向上、計算能力の向上によって注目を集めている。 同時に、GCNは骨格グラフ内のボディキーポイント間の関係をモデル化する有望な結果を示している。 ドメインの専門家はデータセット固有のGCNベースのメソッドを作ることが多いが、この特定のコンテキストを超える適用性は非常に限られている。 AutoGCNは、探索過程中に知識貯水池で最適な探索と搾取の挙動をバランスさせながら、多目的探索空間内で理想的なハイパーパラメータとアーキテクチャの組み合わせを同時に探索することで、この制限に対処しようとしている。 提案アルゴリズムの性能を評価するために,骨格に基づく行動認識に着目した2つの大規模データセットについて広範な実験を行った。 実験結果は,従来のNAS法やGCN法,およびランダム探索法よりも優れたHARのための最適なGCNアーキテクチャを構築する上で,AutoGCNの有効性を裏付けるものである。 これらの結果は,ネットワーク性能と一般化性を高めるための多様な検索空間と表現表現の重要性を浮き彫りにしている。

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