論文の概要: Beyond Binary Contrast: Modeling Continuous Skeleton Action Spaces with Transitional Anchors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17914v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 07:47:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.752512
• Title: Beyond Binary Contrast: Modeling Continuous Skeleton Action Spaces with Transitional Anchors
• Title（参考訳）: 双対コントラストを超えて - トランジショナルアンカーを用いた連続骨格アクション空間のモデリング
• Abstract要約: TranCLRはトランジショナルアンカーベースのContrastive Learningフレームワークである。 NTU RGB+D、NTU RGB+D 120、PKU-MMDデータセットの実験により、TranCLRは精度と校正性能が優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.140153526196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised contrastive learning has emerged as a powerful paradigm for skeleton-based action recognition by enforcing consistency in the embedding space. However, existing methods rely on binary contrastive objectives that overlook the intrinsic continuity of human motion, resulting in fragmented feature clusters and rigid class boundaries. To address these limitations, we propose TranCLR, a Transitional anchor-based Contrastive Learning framework that captures the continuous geometry of the action space. Specifically, the proposed Action Transitional Anchor Construction (ATAC) explicitly models the geometric structure of transitional states to enhance the model's perception of motion continuity. Building upon these anchors, a Multi-Level Geometric Manifold Calibration (MGMC) mechanism is introduced to adaptively calibrate the action manifold across multiple levels of continuity, yielding a smoother and more discriminative representation space. Extensive experiments on the NTU RGB+D, NTU RGB+D 120 and PKU-MMD datasets demonstrate that TranCLR achieves superior accuracy and calibration performance, effectively learning continuous and uncertainty-aware skeleton representations. The code is available at https://github.com/Philchieh/TranCLR.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付きコントラスト学習は、埋め込み空間における一貫性を強制することによって、骨格に基づく行動認識の強力なパラダイムとして登場した。 しかし、既存の手法は、人間の動作の本質的な連続性を見落とし、断片化された特徴クラスタと厳密なクラス境界をもたらす二項の対照的な目的に依存している。 これらの制約に対処するため、トランザクショナルアンカーベースのContrastive LearningフレームワークであるTranCLRを提案し、アクション空間の連続的な幾何学をキャプチャする。 具体的には,動作継続性の知覚を高めるために,遷移状態の幾何学的構造を明示的にモデル化する。 これらのアンカーを基盤として、多層幾何学的多様体校正(MGMC)機構を導入し、連続性の複数のレベルにわたって作用多様体を適応的に校正し、より滑らかでより差別的な表現空間を得る。 NTU RGB+D, NTU RGB+D 120およびPKU-MMDデータセットの大規模な実験により、TranCLRは精度とキャリブレーション性能が向上し、持続性と不確実性を認識する骨格表現を効果的に学習することを示した。 コードはhttps://github.com/Philchieh/TranCLRで公開されている。

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