論文の概要: SA-DVAE: Improving Zero-Shot Skeleton-Based Action Recognition by Disentangled Variational Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13460v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 12:35:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-19 15:30:45.974369
- Title: SA-DVAE: Improving Zero-Shot Skeleton-Based Action Recognition by Disentangled Variational Autoencoders
- Title（参考訳）: SA-DVAE:分散変分オートエンコーダによるゼロショットスケルトンに基づく行動認識の改善
- Authors: Sheng-Wei Li, Zi-Xiang Wei, Wei-Jie Chen, Yi-Hsin Yu, Chih-Yuan Yang, Jane Yung-jen Hsu,
- Abstract要約: 本稿では,分散変分オートエンコーダを用いたSA-DVAE-セマンティックアライメントを提案する。
このアイデアは,一対のモダリティ特異的変分オートエンコーダと全補正ペナルティによって実現される。
実験の結果,SA-DAVEは既存手法よりも性能が向上していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.618223798662929
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing zero-shot skeleton-based action recognition methods utilize projection networks to learn a shared latent space of skeleton features and semantic embeddings. The inherent imbalance in action recognition datasets, characterized by variable skeleton sequences yet constant class labels, presents significant challenges for alignment. To address the imbalance, we propose SA-DVAE -- Semantic Alignment via Disentangled Variational Autoencoders, a method that first adopts feature disentanglement to separate skeleton features into two independent parts -- one is semantic-related and another is irrelevant -- to better align skeleton and semantic features. We implement this idea via a pair of modality-specific variational autoencoders coupled with a total correction penalty. We conduct experiments on three benchmark datasets: NTU RGB+D, NTU RGB+D 120 and PKU-MMD, and our experimental results show that SA-DAVE produces improved performance over existing methods. The code is available at https://github.com/pha123661/SA-DVAE.
- Abstract（参考訳）: 既存のゼロショットスケルトンに基づく行動認識手法では、プロジェクションネットワークを用いて、骨格の特徴とセマンティック埋め込みの共有潜在空間を学習する。
動作認識データセットの固有の不均衡は、可変スケルトンシーケンスで特徴づけられるが、クラスラベルは一定であり、アライメントの重要な課題である。
この不均衡に対処するために、私たちはSA-DVAE -- Disentangled Variational Autoencodersによるセマンティックアライメント(Semantic Alignment) -- スケルトンの特徴を2つの独立した部分 – 1つはセマンティック関連であり、もう1つは無関係 – に分割することで、スケルトンとセマンティック特徴の整合性を向上する手法を提案する。
このアイデアは,一対のモダリティ特異的変分オートエンコーダと全補正ペナルティによって実現される。
我々は,NTU RGB+D,NTU RGB+D 120,PKU-MMDの3つのベンチマークデータセットを用いて実験を行った。
コードはhttps://github.com/pha123661/SA-DVAEで公開されている。
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