論文の概要: Topological Symmetry Enhanced Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12560v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 15:23:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:37:58.994228
• Title: Topological Symmetry Enhanced Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition
• Title（参考訳）: 骨格に基づく行動認識のためのトポロメトリ強化グラフ畳み込み
• Authors: Zeyu Liang, Hailun Xia, Naichuan Zheng, Huan Xu,
• Abstract要約: 骨格に基づく行動認識は, グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の開発により, 目覚ましい性能を達成した。 本稿では,TSE-GC(Topological Symmetry Enhanced Graph Convolution)を提案する。 また,骨格に基づく動作認識のためのMulti-Branch Deformable Temporal Convolution (MBDTC)を構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.05325139231301
• License:
• Abstract: Skeleton-based action recognition has achieved remarkable performance with the development of graph convolutional networks (GCNs). However, most of these methods tend to construct complex topology learning mechanisms while neglecting the inherent symmetry of the human body. Additionally, the use of temporal convolutions with certain fixed receptive fields limits their capacity to effectively capture dependencies in time sequences. To address the issues, we (1) propose a novel Topological Symmetry Enhanced Graph Convolution (TSE-GC) to enable distinct topology learning across different channel partitions while incorporating topological symmetry awareness and (2) construct a Multi-Branch Deformable Temporal Convolution (MBDTC) for skeleton-based action recognition. The proposed TSE-GC emphasizes the inherent symmetry of the human body while enabling efficient learning of dynamic topologies. Meanwhile, the design of MBDTC introduces the concept of deformable modeling, leading to more flexible receptive fields and stronger modeling capacity of temporal dependencies. Combining TSE-GC with MBDTC, our final model, TSE-GCN, achieves competitive performance with fewer parameters compared with state-of-the-art methods on three large datasets, NTU RGB+D, NTU RGB+D 120, and NW-UCLA. On the cross-subject and cross-set evaluations of NTU RGB+D 120, the accuracies of our model reach 90.0\% and 91.1\%, with 1.1M parameters and 1.38 GFLOPS for one stream.
• Abstract（参考訳）: 骨格に基づく行動認識は, グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の開発により, 顕著な性能を達成している。 しかしながら、これらの手法の多くは、人体固有の対称性を無視しながら、複雑なトポロジー学習機構を構築する傾向がある。 さらに、時間的畳み込みと一定の固定受容フィールドの使用は、時間列の依存関係を効果的にキャプチャする能力を制限する。 この問題に対処するため,(1)トポロジ的対称性の認識を取り入れつつ,異なるチャネル分割の異なるトポロジ学習を可能にする新しいトポロジ的対称性拡張グラフ畳み込み(TSE-GC)を提案し,(2)スケルトンに基づく行動認識のためのマルチブランチ・デフォルマブル・テンポラル・コンボリューション(MBDTC)を構築した。 提案したTSE-GCは、動的トポロジーの効率的な学習を可能にしながら、人体固有の対称性を強調している。 一方、MBDTCの設計は変形可能なモデリングの概念を導入し、より柔軟な受容場と時間依存のモデリング能力が強化される。 TSE-GCとMBDTCを組み合わせた最終モデルであるTSE-GCNは,NTU RGB+D,NTU RGB+D 120,NW-UCLAの3つの大規模データセットにおける最先端手法と比較して,少ないパラメータで競合性能を実現する。 NTU RGB+D 120のクロスオブジェクトおよびクロスセット評価では, モデルの精度は90.0\%, 91.1\%に達し, 1.1Mパラメータと1ストリームあたりのGFLOPSは1.38である。

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