論文の概要: C3T: Cross-modal Transfer Through Time for Human Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16803v2
• Date: Thu, 7 Nov 2024 17:10:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 20:01:00.650419
• Title: C3T: Cross-modal Transfer Through Time for Human Action Recognition
• Title（参考訳）: C3T:人間の行動認識のための時間的相互移動
• Authors: Abhi Kamboj, Anh Duy Nguyen, Minh Do,
• Abstract要約: 我々は、Unsupervised Modality Adaptation (UMA) という、未研究のクロスモーダル・トランスファー・セッティングを定式化し、探求する。 学生教師(ST)、コントラストアライメント(CA)、時間経由のクロスモーダルトランスファー(C3T)の3つの方法を開発した。 その結果、C3Tは少なくとも8%のマージンで最も頑健で高い性能を示し、時間的ノイズがあっても監督された設定性能に近づいた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418581
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In order to unlock the potential of diverse sensors, we investigate a method to transfer knowledge between modalities using the structure of a unified multimodal representation space for Human Action Recognition (HAR). We formalize and explore an understudied cross-modal transfer setting we term Unsupervised Modality Adaptation (UMA), where the modality used in testing is not used in supervised training, i.e. zero labeled instances of the test modality are available during training. We develop three methods to perform UMA: Student-Teacher (ST), Contrastive Alignment (CA), and Cross-modal Transfer Through Time (C3T). Our extensive experiments on various camera+IMU datasets compare these methods to each other in the UMA setting, and to their empirical upper bound in the supervised setting. The results indicate C3T is the most robust and highest performing by at least a margin of 8%, and nears the supervised setting performance even in the presence of temporal noise. This method introduces a novel mechanism for aligning signals across time-varying latent vectors, extracted from the receptive field of temporal convolutions. Our findings suggest that C3T has significant potential for developing generalizable models for time-series sensor data, opening new avenues for multi-modal learning in various applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,多様なセンサの可能性を解き放つために,HAR(Human Action Recognition)のための統合マルチモーダル表現空間の構造を用いて,モダリティ間で知識を伝達する方法を検討する。 我々は、教師なしモダリティ適応(UMA)という、教師付きトレーニングにおいてテストで使用されるモダリティを使用せず、すなわち、トレーニング中にテストモダリティのラベル付きインスタンスがゼロとなる、未調査のクロスモーダル転送設定を定式化し、探索する。 学生教師(ST)、コントラストアライメント(CA)、時間経由のクロスモーダルトランスファー(C3T)の3つの方法を開発した。 様々なカメラ+IMUデータセットに関する広範な実験は、これらの手法をUMA設定における互いに比較し、教師付き設定における経験的上限と比較した。 その結果、C3Tは少なくとも8%のマージンで最も頑健で高い性能を示し、時間的ノイズがあっても監督された設定性能に近づいた。 時間的畳み込みの受容場から抽出した時間変化の潜伏ベクトル間で信号を整列する新しいメカニズムを導入する。 以上の結果から,C3Tは時系列センサデータに対する一般化可能なモデルの開発に有意な可能性を示唆し,様々なアプリケーションにおけるマルチモーダル学習への新たな道を開いた。

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