論文の概要: Multimodal Action Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09444v2
• Date: Tue, 20 Feb 2024 06:05:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 19:16:53.681878
• Title: Multimodal Action Quality Assessment
• Title（参考訳）: マルチモーダルアクション品質評価
• Authors: Ling-An Zeng and Wei-Shi Zheng
• Abstract要約: アクション品質アセスメント(AQA)とは、アクションがどれだけうまく実行されるかを評価することである。 我々は、AQAは視覚情報に強く依存しているが、オーディオはスコアの回帰精度を向上させるのに有用な補完情報であると主張している。 本稿では,モーダリティ固有情報と混合モーダリティ情報を個別にモデル化するプログレッシブ・アダプティブ・マルチモーダル・フュージョン・ネットワーク(PAMFN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.10252351858076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Action quality assessment (AQA) is to assess how well an action is performed. Previous works perform modelling by only the use of visual information, ignoring audio information. We argue that although AQA is highly dependent on visual information, the audio is useful complementary information for improving the score regression accuracy, especially for sports with background music, such as figure skating and rhythmic gymnastics. To leverage multimodal information for AQA, i.e., RGB, optical flow and audio information, we propose a Progressive Adaptive Multimodal Fusion Network (PAMFN) that separately models modality-specific information and mixed-modality information. Our model consists of with three modality-specific branches that independently explore modality-specific information and a mixed-modality branch that progressively aggregates the modality-specific information from the modality-specific branches. To build the bridge between modality-specific branches and the mixed-modality branch, three novel modules are proposed. First, a Modality-specific Feature Decoder module is designed to selectively transfer modality-specific information to the mixed-modality branch. Second, when exploring the interaction between modality-specific information, we argue that using an invariant multimodal fusion policy may lead to suboptimal results, so as to take the potential diversity in different parts of an action into consideration. Therefore, an Adaptive Fusion Module is proposed to learn adaptive multimodal fusion policies in different parts of an action. This module consists of several FusionNets for exploring different multimodal fusion strategies and a PolicyNet for deciding which FusionNets are enabled. Third, a module called Cross-modal Feature Decoder is designed to transfer cross-modal features generated by Adaptive Fusion Module to the mixed-modality branch.
• Abstract（参考訳）: アクション品質アセスメント(AQA)とは、アクションがどれだけうまく実行されるかを評価することである。 従来の作品では、視覚情報のみを使用して、音声情報を無視してモデリングを行う。 我々は、AQAは視覚情報に強く依存しているが、特にフィギュアスケートやリズミカル体操などのバックグラウンド音楽を持つスポーツにおいて、スコアレグレッションの精度を向上させるために、オーディオは相補的な情報であると主張している。 本稿では,aqaのマルチモーダル情報,すなわちrgb,オプティカルフロー,オーディオ情報を活用するために,モダリティ固有情報と混合モーダル情報とを別々にモデル化するプログレッシブ適応マルチモーダル融合ネットワーク(pamfn)を提案する。 本モデルは,モーダリティ特化情報を独立に探索する3つのモーダリティ特化枝と,モーダリティ特化枝からモーダリティ特化情報を段階的に集約する混合モーダリティ分岐からなる。 モダリティ特異的分岐と混合モダリティ分岐のブリッジを構築するために、3つの新しいモジュールを提案する。 まず、modality-specific feature decoderモジュールは、modality-specific informationをmixed-modalityブランチに選択的に転送するように設計されている。 第二に、モーダリティ固有の情報間の相互作用を探究する際、不変なマルチモーダル融合ポリシーを用いることは、行動の様々な部分における潜在的な多様性を考慮に入れ、最適以下の結果をもたらす可能性があると論じる。 そこで,適応型融合モジュールを提案し,動作の異なる部分における適応型マルチモーダル融合ポリシーを学習する。 このモジュールは、異なるマルチモーダル核融合戦略を探索するためのFusionNetと、どのFusionNetが有効かを決定するポリシーNetで構成されている。 第3に、cross-modal feature decoderと呼ばれるモジュールは、adaptive fusion moduleによって生成されたcross-modal featuresをmixed-modalityブランチに転送するように設計されている。

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