Fugu-MT 論文翻訳(概要): Disentangling Static and Dynamic Information for Reducing Static Bias in Action Recognition

論文の概要: Disentangling Static and Dynamic Information for Reducing Static Bias in Action Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23009v1
Date: Sat, 27 Sep 2025 00:03:41 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-30 22:32:18.980696
Title: Disentangling Static and Dynamic Information for Reducing Static Bias in Action Recognition
Title（参考訳）: 動作認識における静的バイアス低減のための静的情報と動的情報を両立させる
Authors: Masato Kobayashi, Ning Ding, Toru Tamaki,
Abstract要約: 行動認識モデルは、動的な人間の動きよりも静的な手がかりに過度に依存している。このバイアスは、現実世界のアプリケーションにおけるパフォーマンスの低下とゼロショットアクション認識につながる。本研究では,静的シーン情報から時間的動的情報を分離することで,静的バイアスを低減する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.926707765944282
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Action recognition models rely excessively on static cues rather than dynamic human motion, which is known as static bias. This bias leads to poor performance in real-world applications and zero-shot action recognition. In this paper, we propose a method to reduce static bias by separating temporal dynamic information from static scene information. Our approach uses a statistical independence loss between biased and unbiased streams, combined with a scene prediction loss. Our experiments demonstrate that this method effectively reduces static bias and confirm the importance of scene prediction loss.
Abstract（参考訳）: アクション認識モデルは、静的バイアスとして知られる動的な人間の動きよりも静的な手がかりに過度に依存している。このバイアスは、現実世界のアプリケーションにおけるパフォーマンスの低下とゼロショットアクション認識につながる。本稿では,静的シーン情報から時間的動的情報を分離することで,静的バイアスを低減する手法を提案する。我々の手法は、偏りのあるストリームと偏りのないストリームの間の統計的独立性損失と、シーン予測損失を併用する。実験により, 静的バイアスを効果的に低減し, シーン予測損失の重要性を確認した。

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