論文の概要: MAGR: Manifold-Aligned Graph Regularization for Continual Action Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04398v2
• Date: Sun, 06 Oct 2024 13:30:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:38:10.454010
• Title: MAGR: Manifold-Aligned Graph Regularization for Continual Action Quality Assessment
• Title（参考訳）: MAGR:継続的行動品質評価のためのマニフォールド対応グラフ正規化
• Authors: Kanglei Zhou, Liyuan Wang, Xingxing Zhang, Hubert P. H. Shum, Frederick W. B. Li, Jianguo Li, Xiaohui Liang,
• Abstract要約: アクション品質アセスメント(AQA)は多様なスキルを評価するが、モデルは静止しないデータに苦しむ。 スパースな新しいデータを用いてモデルを洗練するための連続AQA(Continual AQA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.028907270201934
• License:
• Abstract: Action Quality Assessment (AQA) evaluates diverse skills but models struggle with non-stationary data. We propose Continual AQA (CAQA) to refine models using sparse new data. Feature replay preserves memory without storing raw inputs. However, the misalignment between static old features and the dynamically changing feature manifold causes severe catastrophic forgetting. To address this novel problem, we propose Manifold-Aligned Graph Regularization (MAGR), which first aligns deviated old features to the current feature manifold, ensuring representation consistency. It then constructs a graph jointly arranging old and new features aligned with quality scores. Experiments show MAGR outperforms recent strong baselines with up to 6.56%, 5.66%, 15.64%, and 9.05% correlation gains on the MTL-AQA, FineDiving, UNLV-Dive, and JDM-MSA split datasets, respectively. This validates MAGR for continual assessment challenges arising from non-stationary skill variations. Code is available at https://github.com/ZhouKanglei/MAGR_CAQA}{https://github.com/ZhouKanglei/MAGR_CAQA.
• Abstract（参考訳）: アクション品質アセスメント(AQA)は多様なスキルを評価するが、モデルは静止しないデータに苦しむ。 スパースな新しいデータを用いてモデルを洗練するための連続AQA(Continual AQA)を提案する。 フィーチャーリプレイは、生の入力を保存せずにメモリを保存する。 しかし、静的な古い特徴と動的に変化する特徴多様体との相違は、深刻な破滅的な忘れ物を引き起こす。 この問題に対処するため,従来の特徴を現在の特徴多様体に整列させ,表現整合性を確保するマニフォールド配向グラフ正規化(MAGR)を提案する。 その後、品質スコアと整合した古い特徴と新しい特徴を共同で配置したグラフを構築する。 実験の結果、MAGRは、MTL-AQA、FinDiving、UNLV-Dive、JDM-MSAスプリットデータセットでそれぞれ6.56%、5.66%、15.64%、9.05%の相関ゲインで、最近の強いベースラインを上回っている。 これは、非定常的スキル変動に起因する継続的な評価課題に対して、MAGRを検証する。 コードはhttps://github.com/ZhouKanglei/MAGR_CAQA}{https://github.com/ZhouKanglei/MAGR_CAQAで入手できる。

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