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J-GLOBAL ID：202002224853174659   整理番号：20A2526303

CoTeRe-Net:ビデオにおける協調的3値関係の発見【JST・京大機械翻訳】

CoTeRe-Net: Discovering Collaborative Ternary Relations in Videos

著者 (9件)： Shi Zhensheng (Underwater Vision Lab, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Guan Cheng (Underwater Vision Lab, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Cao Liangjie (Underwater Vision Lab, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Li Qianqian (Underwater Vision Lab, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Liang Ju (Underwater Vision Lab, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Gu Zhaorui (Underwater Vision Lab, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Zheng Haiyong (Underwater Vision Lab, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Zheng Bing (Underwater Vision Lab, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Zheng Bing (Sanya Oceanographic Institution, Ocean University of China, Sanya, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12351  ページ： 379-396  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モデリング関係は,行動と行動認識のためのビデオを理解するために重要である。現在の関係モデルは,視覚的に明示的な手がかりの重要な関係はほとんど考慮されないが,それらの間の協調は通常無視されている。本論文では,陰的および明示的な手がかりとビデオにおける協調の両方の関係を発見する新しい関係モデルを提案した。このモデルでは,協調3次関係(CoTeRe)を取り上げ,そこでは,三成分関係はチャネル(C,陰的),時間的(T,陰的),および空間(S,明示的)関係(R)を含む。3D-CNNsに対する三成分関係の協調に柔軟で効果的なCTSRモジュールを考案し,次に行動認識のためのCoTeRe-Netを構築した。アブレーション研究と性能評価の両方に関する広範な実験は,著者らのCTSRモジュールが,近似[数式:原文を参照]利得によって著しく有効であり,著者らのCoTeRe-Netが,3つの一般的ベンチマークに関して最先端の手法より優れていることを実証した。ブースト解析と関係可視化も,陰的と明示的な手がかりの両方の関係が,著者らの方法によって有効性によって発見されることを検証した。著者らのコードは,利用可能である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  可視化 ,  近似法 ,  *録画装置 ,  利得 ,  三次元 ,  有効性 ,  チャネル ,  アブレーション ,  ベンチマーク ,  性能評価
準シソーラス用語： 行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ビデオ理解 ,  行動認識 ,  関係モデル

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  電気化学反応  (CB07050F) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオ ,  協調 ,  3値 ,  発見