論文の概要: Self-supervised Multi-actor Social Activity Understanding in Streaming Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14472v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 16:33:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 12:43:03.193435
• Title: Self-supervised Multi-actor Social Activity Understanding in Streaming Videos
• Title（参考訳）: ストリーミング映像における自己指導型マルチアクター社会活動理解
• Authors: Shubham Trehan, Sathyanarayanan N. Aakur,
• Abstract要約: 社会活動認識(社会活動認識、Social Activity Recognition、SAR)は、監視や補助ロボティクスといった現実世界のタスクにおいて重要な要素である。 これまでのSARの研究は、高密度に注釈付けされたデータに大きく依存していたが、プライバシーに関する懸念は、現実の環境での適用性を制限している。 本稿では,ストリーミングビデオにおけるSARのマルチアクタ予測学習に基づく自己教師型アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4149117677272525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work addresses the problem of Social Activity Recognition (SAR), a critical component in real-world tasks like surveillance and assistive robotics. Unlike traditional event understanding approaches, SAR necessitates modeling individual actors' appearance and motions and contextualizing them within their social interactions. Traditional action localization methods fall short due to their single-actor, single-action assumption. Previous SAR research has relied heavily on densely annotated data, but privacy concerns limit their applicability in real-world settings. In this work, we propose a self-supervised approach based on multi-actor predictive learning for SAR in streaming videos. Using a visual-semantic graph structure, we model social interactions, enabling relational reasoning for robust performance with minimal labeled data. The proposed framework achieves competitive performance on standard group activity recognition benchmarks. Evaluation on three publicly available action localization benchmarks demonstrates its generalizability to arbitrary action localization.
• Abstract（参考訳）: この研究は、監視や補助ロボティクスといった現実世界のタスクにおいて重要な要素である社会活動認識(Social Activity Recognition, SAR)の問題に対処する。 従来のイベント理解アプローチとは異なり、SARは個々のアクターの外観や動きをモデル化し、社会的相互作用の中でそれらをコンテキスト化する必要がある。 従来のアクションローカライゼーション手法は、シングルアクター、シングルアクション仮定のために不足している。 これまでのSARの研究は、高密度に注釈付けされたデータに大きく依存していたが、プライバシーに関する懸念は、現実の環境での適用性を制限している。 本研究では,ストリーミングビデオにおけるSARのマルチアクタ予測学習に基づく自己教師型アプローチを提案する。 ビジュアル・セマンティック・グラフ構造を用いて社会的相互作用をモデル化し、最小ラベル付きデータによるロバストな性能のリレーショナル推論を可能にする。 提案フレームワークは,標準グループアクティビティ認識ベンチマーク上での競合性能を実現する。 3つの公開アクションローカライゼーションベンチマークの評価は、任意のアクションローカライゼーションへの一般化性を示している。

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