論文の概要: Skeleton-OOD: An End-to-End Skeleton-Based Model for Robust Out-of-Distribution Human Action Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20633v3
• Date: Thu, 19 Dec 2024 06:22:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:27:33.960226
• Title: Skeleton-OOD: An End-to-End Skeleton-Based Model for Robust Out-of-Distribution Human Action Detection
• Title（参考訳）: Skeleton-OOD:ロバストなアウト・オブ・ディストリビューション人間行動検出のためのエンド・ツー・エンドの骨格モデル
• Authors: Jing Xu, Anqi Zhu, Jingyu Lin, Qiuhong Ke, Cunjian Chen,
• Abstract要約: そこで我々はSkeleton-OODと呼ばれる新しい骨格モデルを提案する。 Skeleton-OODは、ID認識の精度を確保しつつ、OODタスクの有効性を向上させる。 本研究は,骨格型行動認識タスクの文脈における従来のOOD検出技術の有効性を裏付けるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.85872085904999
• License:
• Abstract: Human action recognition is crucial in computer vision systems. However, in real-world scenarios, human actions often fall outside the distribution of training data, requiring a model to both recognize in-distribution (ID) actions and reject out-of-distribution (OOD) ones. Despite its importance, there has been limited research on OOD detection in human actions. Existing works on OOD detection mainly focus on image data with RGB structure, and many methods are post-hoc in nature. While these methods are convenient and computationally efficient, they often lack sufficient accuracy, fail to consider the exposure of OOD samples, and ignore the application in skeleton structure data. To address these challenges, we propose a novel end-to-end skeleton-based model called Skeleton-OOD, which is committed to improving the effectiveness of OOD tasks while ensuring the accuracy of ID recognition. Through extensive experiments conducted on NTU-RGB+D 60, NTU-RGB+D 120, and Kinetics-400 datasets, Skeleton-OOD demonstrates the superior performance of our proposed approach compared to state-of-the-art methods. Our findings underscore the effectiveness of classic OOD detection techniques in the context of skeleton-based action recognition tasks, offering promising avenues for future research in this field. Code is available at https://github.com/YilliaJing/Skeleton-OOD.git.
• Abstract（参考訳）: 人間の行動認識はコンピュータビジョンシステムにおいて重要である。 しかし、現実のシナリオでは、人間の行動はトレーニングデータの配布の外に落ち、非配布(ID)アクションを認識し、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)アクションを拒否するモデルが必要である。 その重要性にもかかわらず、人間の行動におけるOODの検出については限定的な研究がなされている。 OOD検出に関する既存の研究は、主にRGB構造を持つ画像データに焦点を当てており、多くの手法は本質的にポストホックである。 これらの手法は便利で計算学的に効率的であるが、十分な精度を欠き、OODサンプルの露出を考慮せず、骨格構造データにおける適用を無視することが多い。 これらの課題に対処するため,我々はSkeleton-OODと呼ばれる新しいエンドツーエンドスケルトンモデルを提案する。 NTU-RGB+D 60, NTU-RGB+D 120, Kinetics-400 データセットに対する広範な実験を通じて, 提案手法の最先端手法と比較して, 提案手法の優れた性能を示す。 本研究は,骨格型行動認識タスクの文脈における従来のOOD検出技術の有効性を実証し,今後の研究に期待できる道筋を提供するものである。 コードはhttps://github.com/YilliaJing/Skeleton-OOD.gitで入手できる。

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