論文の概要: Idempotent Unsupervised Representation Learning for Skeleton-Based Action Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20349v1
- Date: Sun, 27 Oct 2024 06:29:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-29 12:17:13.583154
- Title: Idempotent Unsupervised Representation Learning for Skeleton-Based Action Recognition
- Title（参考訳）: 骨格に基づく行動認識のための等化的教師なし表現学習
- Authors: Lilang Lin, Lehong Wu, Jiahang Zhang, Jiaying Liu,
- Abstract要約: 教師なし表現学習のための新しい骨格ベース等等化生成モデル(IGM)を提案する。
ベンチマークデータセットであるNTU RGB+DとPKUMMDに関する実験により,提案手法の有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.593511876719367
- License:
- Abstract: Generative models, as a powerful technique for generation, also gradually become a critical tool for recognition tasks. However, in skeleton-based action recognition, the features obtained from existing pre-trained generative methods contain redundant information unrelated to recognition, which contradicts the nature of the skeleton's spatially sparse and temporally consistent properties, leading to undesirable performance. To address this challenge, we make efforts to bridge the gap in theory and methodology and propose a novel skeleton-based idempotent generative model (IGM) for unsupervised representation learning. More specifically, we first theoretically demonstrate the equivalence between generative models and maximum entropy coding, which demonstrates a potential route that makes the features of generative models more compact by introducing contrastive learning. To this end, we introduce the idempotency constraint to form a stronger consistency regularization in the feature space, to push the features only to maintain the critical information of motion semantics for the recognition task. Our extensive experiments on benchmark datasets, NTU RGB+D and PKUMMD, demonstrate the effectiveness of our proposed method. On the NTU 60 xsub dataset, we observe a performance improvement from 84.6$\%$ to 86.2$\%$. Furthermore, in zero-shot adaptation scenarios, our model demonstrates significant efficacy by achieving promising results in cases that were previously unrecognizable. Our project is available at \url{https://github.com/LanglandsLin/IGM}.
- Abstract（参考訳）: 生成モデルは、生成のための強力な技術として、徐々に認識タスクにとって重要なツールになりつつある。
しかし、骨格に基づく行動認識では、既存の事前訓練された生成法から得られる特徴は、認識に無関係な冗長な情報を含んでおり、これは骨格の空間的に疎かで時間的に一貫した性質の性質と矛盾し、望ましくない性能をもたらす。
この課題に対処するため、我々は理論と方法論のギャップを埋めることに取り組み、教師なし表現学習のための新しい骨格に基づく等等化生成モデル(IGM)を提案する。
より具体的には、生成モデルと最大エントロピー符号化の等価性を理論的に証明し、対照的な学習を導入することで生成モデルの特徴をよりコンパクトにするための潜在的経路を示す。
この目的のために,特徴空間におけるより強い整合性正規化を形成するためのイデオロシティ制約を導入し,その特徴を認識タスクにおける動作セマンティクスの重要な情報を維持するためだけにプッシュする。
ベンチマークデータセットであるNTU RGB+DとPKUMMDに関する広範な実験により,提案手法の有効性が示された。
NTU 60 xsub データセットでは 84.6$\%$ から 86.2$\%$ に改善された。
さらに, ゼロショット適応シナリオでは, 従来認識できなかった場合において, 有望な結果を得ることにより, 有効性を示す。
我々のプロジェクトは \url{https://github.com/LanglandsLin/IGM} で利用可能です。
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