論文の概要: Multi-Scale Spatial-Temporal Self-Attention Graph Convolutional Networks for Skeleton-based Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02624v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 10:25:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 17:40:49.860582
• Title: Multi-Scale Spatial-Temporal Self-Attention Graph Convolutional Networks for Skeleton-based Action Recognition
• Title（参考訳）: 骨格に基づく行動認識のためのマルチスケール空間的自己注意グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Ikuo Nakamura,
• Abstract要約: 本稿では,マルチスケール空間時間自己注意(MSST)-GCNという自己注意型GCNハイブリッドモデルを提案する。 適応トポロジを持つ空間自己保持モジュールを用いて、異なる身体部分間のフレーム内相互作用を理解するとともに、時間的自己保持モジュールを用いてノードのフレーム間の相関関係を調べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Skeleton-based gesture recognition methods have achieved high success using Graph Convolutional Network (GCN). In addition, context-dependent adaptive topology as a neighborhood vertex information and attention mechanism leverages a model to better represent actions. In this paper, we propose self-attention GCN hybrid model, Multi-Scale Spatial-Temporal self-attention (MSST)-GCN to effectively improve modeling ability to achieve state-of-the-art results on several datasets. We utilize spatial self-attention module with adaptive topology to understand intra-frame interactions within a frame among different body parts, and temporal self-attention module to examine correlations between frames of a node. These two are followed by multi-scale convolution network with dilations, which not only captures the long-range temporal dependencies of joints but also the long-range spatial dependencies (i.e., long-distance dependencies) of node temporal behaviors. They are combined into high-level spatial-temporal representations and output the predicted action with the softmax classifier.
• Abstract（参考訳）: スケルトンをベースとしたジェスチャー認識手法は、GCN(Graph Convolutional Network)を用いて高い成功を収めている。 さらに、近隣の頂点情報および注意機構としての文脈依存適応トポロジは、アクションをより良く表現するためにモデルを活用する。 本稿では,マルチスケール空間時間自己注意(Multi-Scale Spatial-Temporal Self-attention, MST)-GCNを用いた自己注意型GCNハイブリッドモデルを提案する。 適応トポロジを持つ空間自己保持モジュールを用いて、異なる身体部分間のフレーム内相互作用を理解するとともに、時間的自己保持モジュールを用いてノードのフレーム間の相関関係を調べる。 これらの2つは、拡張を伴うマルチスケールの畳み込みネットワークに続き、関節の長距離時間依存性だけでなく、ノードの時間的挙動の長距離空間依存性(長距離時間依存性)もキャプチャする。 それらは高レベルな時空間表現に結合され、予測された動作をソフトマックス分類器で出力する。

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