論文の概要: Egocentric zone-aware action recognition across environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14205v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 17:40:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 23:37:15.978864
• Title: Egocentric zone-aware action recognition across environments
• Title（参考訳）: エゴセントリックゾーン認識環境における行動認識
• Authors: Simone Alberto Peirone, Gabriele Goletto, Mirco Planamente, Andrea Bottino, Barbara Caputo, Giuseppe Averta,
• Abstract要約: 活動中心のゾーンは、人間の活動を認識するビジョンモデルに優先する先駆けとして機能する。 これらのゾーンの出現はシーン固有のものであり、この前の情報の未知の領域や領域への転送可能性を制限する。 本稿では,Egocentric Action Recognition(EAR)モデルのドメイン間転送性を改善する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.67702928208351
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human activities exhibit a strong correlation between actions and the places where these are performed, such as washing something at a sink. More specifically, in daily living environments we may identify particular locations, hereinafter named activity-centric zones, which may afford a set of homogeneous actions. Their knowledge can serve as a prior to favor vision models to recognize human activities. However, the appearance of these zones is scene-specific, limiting the transferability of this prior information to unfamiliar areas and domains. This problem is particularly relevant in egocentric vision, where the environment takes up most of the image, making it even more difficult to separate the action from the context. In this paper, we discuss the importance of decoupling the domain-specific appearance of activity-centric zones from their universal, domain-agnostic representations, and show how the latter can improve the cross-domain transferability of Egocentric Action Recognition (EAR) models. We validate our solution on the EPIC-Kitchens-100 and Argo1M datasets
• Abstract（参考訳）: 人間の活動は、シンクで何かを洗うなど、行動とそれらが行われる場所の間に強い相関関係を示す。 より具体的には、日常生活環境において特定の場所(以下、活動中心のゾーン)を特定できる。 彼らの知識は、人間の活動を認識するビジョンモデルに優先する先駆者として機能する。 しかし、これらのゾーンの出現はシーン固有のものであり、この前の情報の未知の領域や領域への転送可能性を制限する。 この問題は、環境がほとんどのイメージを取り込み、アクションをコンテキストから分離することがさらに困難になる、エゴセントリックなビジョンに特に関係している。 本稿では,活動中心領域の普遍的,ドメインに依存しない表現から,活動中心領域の領域固有の出現を分離することの重要性を論じ,後者がエゴセントリック行動認識(EAR)モデルのドメイン間移動性を改善する方法を示す。 EPIC-Kitchens-100およびArgo1Mデータセット上でのソリューションの検証

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