論文の概要: An Animation-based Augmentation Approach for Action Recognition from Discontinuous Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06741v2
• Date: Tue, 30 Apr 2024 06:14:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 18:49:14.838071
• Title: An Animation-based Augmentation Approach for Action Recognition from Discontinuous Video
• Title（参考訳）: アニメーションに基づく不連続映像からの行動認識のための拡張手法
• Authors: Xingyu Song, Zhan Li, Shi Chen, Xin-Qiang Cai, Kazuyuki Demachi,
• Abstract要約: コンピュータビジョンの重要な構成要素である行動認識は、複数のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 CNNは、不連続なビデオフレームでトレーニングされた場合、パフォーマンスの低下に悩まされる。 この問題を克服するために、一連の高度な技術を用いた4Aパイプラインを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.293897932762809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Action recognition, an essential component of computer vision, plays a pivotal role in multiple applications. Despite significant improvements brought by Convolutional Neural Networks (CNNs), these models suffer performance declines when trained with discontinuous video frames, which is a frequent scenario in real-world settings. This decline primarily results from the loss of temporal continuity, which is crucial for understanding the semantics of human actions. To overcome this issue, we introduce the 4A (Action Animation-based Augmentation Approach) pipeline, which employs a series of sophisticated techniques: starting with 2D human pose estimation from RGB videos, followed by Quaternion-based Graph Convolution Network for joint orientation and trajectory prediction, and Dynamic Skeletal Interpolation for creating smoother, diversified actions using game engine technology. This innovative approach generates realistic animations in varied game environments, viewed from multiple viewpoints. In this way, our method effectively bridges the domain gap between virtual and real-world data. In experimental evaluations, the 4A pipeline achieves comparable or even superior performance to traditional training approaches using real-world data, while requiring only 10% of the original data volume. Additionally, our approach demonstrates enhanced performance on In-the-wild videos, marking a significant advancement in the field of action recognition.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの重要な構成要素である行動認識は、複数のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による大幅な改善にもかかわらず、これらのモデルは、現実の環境で頻繁に発生する不連続なビデオフレームでトレーニングされた場合、パフォーマンスが低下する。 この減少は主に、人間の行動の意味を理解するために不可欠である時間的連続性の喪失に起因する。 この問題を克服するために,RGBビデオからの2次元人物ポーズ推定から始まる4Aパイプライン(Action Animation-based Augmentation Approach)と,関節方位と軌道方向予測のためのQuternion-based Graph Convolution Network,ゲームエンジン技術を用いたスムーズで多様なアクションを生成するDynamic Skeletal Interpolationを導入する。 この革新的なアプローチは、様々なゲーム環境において、複数の視点から現実的なアニメーションを生成する。 このようにして,本手法は仮想データと実世界のデータ間の領域ギャップを効果的に橋渡しする。 実験的な評価では、4Aパイプラインは、元のデータボリュームの10%しか必要とせず、現実世界のデータを使用した従来のトレーニングアプローチと同等またはそれ以上のパフォーマンスを達成する。 In-the-wildビデオの性能向上を実証し,アクション認識の分野での大きな進歩を示す。

関連論文リスト

• Video Action Recognition Collaborative Learning with Dynamics via PSO-ConvNet Transformer [1.876462046907555]
  ビデオにおける学習行動のための新しいPSO-ConvNetモデルを提案する。 UCF-101データセットに対する実験結果から,最大9%の精度向上が得られた。 全体として、我々の動的PSO-ConvNetモデルは、人間の行動認識を改善するための有望な方向を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T23:39:34Z)
• Dyna-DepthFormer: Multi-frame Transformer for Self-Supervised Depth Estimation in Dynamic Scenes [19.810725397641406]
  シーン深度と3次元運動場を協調的に予測する新しいDyna-Depthformerフレームワークを提案する。 まず,多視点の相関を一連の自己・横断的層を通じて活用し,深度特徴表現の強化を図る。 第2に,動的物体の運動場をセマンティック・プレセプションを使わずに推定するワーピングに基づく運動ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T09:43:23Z)
• Multi-dataset Training of Transformers for Robust Action Recognition [75.5695991766902]
  動作認識のための複数のデータセットをうまく一般化することを目的として,ロバストな特徴表現の課題について検討する。 本稿では、情報損失と投影損失という2つの新しい損失項を設計した、新しいマルチデータセットトレーニングパラダイムであるMultiTrainを提案する。 本研究では,Kineetics-400,Kineetics-700,Moments-in-Time,Activitynet,Some-something-v2の5つの課題データセットに対して,本手法の有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T01:30:43Z)
• Differentiable Frequency-based Disentanglement for Aerial Video Action Recognition [56.91538445510214]
  ビデオにおける人間の行動認識のための学習アルゴリズムを提案する。 我々のアプローチは、主に斜めに配置されたダイナミックカメラから取得されるUAVビデオのために設計されている。 我々はUAV HumanデータセットとNEC Droneデータセットについて広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T22:16:52Z)
• Towards Scale Consistent Monocular Visual Odometry by Learning from the Virtual World [83.36195426897768]
  仮想データから絶対スケールを取得するための新しいフレームワークであるVRVOを提案する。 まず、モノクロ実画像とステレオ仮想データの両方を用いて、スケール対応の異種ネットワークをトレーニングする。 結果として生じるスケール一貫性の相違は、直接VOシステムと統合される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-11T01:51:54Z)
• EAN: Event Adaptive Network for Enhanced Action Recognition [66.81780707955852]
  本稿では,映像コンテンツの動的性質を調査するための統合された行動認識フレームワークを提案する。 まず、局所的な手がかりを抽出する際に、動的スケールの時空間カーネルを生成し、多様な事象を適応的に適合させる。 第2に、これらのキューを正確にグローバルなビデオ表現に集約するために、トランスフォーマーによって選択されたいくつかの前景オブジェクト間のインタラクションのみをマイニングすることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-22T15:57:18Z)
• STAR: Sparse Transformer-based Action Recognition [61.490243467748314]
  本研究は,空間的次元と時間的次元に細かな注意を払っている新しいスケルトンに基づく人間行動認識モデルを提案する。 実験により、トレーニング可能なパラメータをはるかに少なくし、トレーニングや推論の高速化を図りながら、モデルが同等のパフォーマンスを達成できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T02:53:11Z)
• Domain Adaptive Robotic Gesture Recognition with Unsupervised Kinematic-Visual Data Alignment [60.31418655784291]
  本稿では,マルチモダリティ知識,すなわちキネマティックデータとビジュアルデータを同時にシミュレータから実ロボットに伝達できる,教師なしドメイン適応フレームワークを提案する。 ビデオの時間的手がかりと、ジェスチャー認識に対するマルチモーダル固有の相関を用いて、トランスファー可能な機能を強化したドメインギャップを修復する。 その結果, 本手法は, ACCでは最大12.91%, F1scoreでは20.16%と, 実際のロボットではアノテーションを使わずに性能を回復する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-06T09:10:03Z)
• Complex Human Action Recognition in Live Videos Using Hybrid FR-DL Method [1.027974860479791]
  入力シーケンス中の代表フレームの自動選択により,前処理フェーズの課題に対処する。 本稿では,バックグラウンドサブトラクションとHOGを用いたハイブリッド手法を提案し,続いて深層ニューラルネットワークと骨格モデリング手法を適用した。 本稿では,このモデルをFR-DL(Feature Reduction & Deep Learning based action recognition method)と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-06T15:12:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。