文献

J-GLOBAL ID：202002218715030152   整理番号：20A0833327

HACS:認識と時間的局在化のための人間行動クリップとセグメントデータセット【JST・京大機械翻訳】

HACS: Human Action Clips and Segments Dataset for Recognition and Temporal Localization

著者 (4件)： Zhao Hang (MIT) ,  Torralba Antonio (MIT) ,  Torresani Lorenzo (Dartmouth College) ,  Yan Zhicheng (University of Illinois at Urbana-Champaign)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCV  ページ： 8667-8677  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： 本論文では,Webビデオから収集した人間行動の認識と時間的位置確認のための新しい大規模データセットを提示した。著者らは,HACS(人間活動クリップとセグメント)と呼ぶ。著者らは,視覚分類器の間の合意と不一致を利用して,非標識ビデオから候補の短いクリップを自動的にマイニングし,その後,人間の注釈によって検証される。結果として得られたデータセットは,HACS Clipsによるものである。分離プロセスを通して,著者らはまた,行動セグメント境界を定義するアノテーションを収集した。この結果として得られたデータセットはHACSセグメントと呼ばれる。全体として,HACS Clipは504Kの非トリミングビデオからサンプリングされた1.5Mの注釈クリップから構成され,HACSセグメントは200の動作カテゴリにまたがる50Kの非トリミングビデオにおいて密に注釈された139Kの動作セグメントを含んでいる。HACS Clipは,既存のビデオベンチマークよりも多くのラベル付き例を含んでいる。これにより,大規模行動認識ベンチマークと時空間特徴学習のための優れたソースの両方を得ることができる。3つの目標データセットに関する著者らの移動学習実験において,HACS Clipは,訓練前のソースとしてKinetics-600,Moments-In-TimおよびSport1Mより優れている。HACS Segmentに関して,著者らは行動提案生成と行動位置確認の最先端の方法を評価して,著者らの高密度の時間的アノテーションによって提起された新しい難問を強調した。Copyright 2020 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： 視覚 ,  位置決め ,  Web【情報システム】 ,  *録画装置 ,  人間行動 ,  アノテーション ,  学習 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 高密度 ,  行動認識 ,  分類会計機 ,  人間活動 ,  大規模データセット ,  局在化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 局在化 ,  人間行動 ,  クリップ ,  セグメント ,  データセット