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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06741v4
• Date: Fri, 11 Oct 2024 11:44:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:28:28.527344
• 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:
• 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。

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