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J-GLOBAL ID：201902274921345070   整理番号：19A1937205

ビデオ行動認識のためのチャネルごとの時間的注意ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Channel-wise Temporal Attention Network for Video Action Recognition

著者 (4件)： Lei Jianjun (Tianjin University) ,  Jia Yalong (Tianjin University) ,  Peng Bo (Tianjin University) ,  Huang Qingming (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICME  ページ： 562-567  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,ビデオ動作認識は多くの注目を集め,深い学習ベースの方法は有望な性能を達成した。ほとんどの既存の方法は,ビデオ表現を学習するための空間時間的情報符号化に焦点を合わせており,それはチャネル間の関連性を無視している。本論文では,行動認識のための細粒鍵情報を探索するために,新しいチャネルごとの時間的注意ネットワーク(CTan)を提案した。まず第一に,チャネルごとの注意生成モジュールを提案して,各フレームにおける微細粒の有益な特徴を強調した。次に,時間情報集約モジュールを,異なるフレームの相互作用を利用するために,注意生成の前に導入した。最後に,行動認識のための識別ビデオレベル表現を,エンドツーエンド訓練により生成した。2つのベンチマーク,UCF101とHMDB51に関する実験結果は,提案したCTanの有効性を実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 有効性 ,  学習 ,  *ネットワーク ,  相互作用 ,  *チャネル ,  エンドツーエンド方式 ,  *録画装置 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 情報集約 ,  動作認識 ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオ ,  行動認識 ,  チャネル ,  注意