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J-GLOBAL ID：202002235139300263   整理番号：20A1809486

自己中心的活動認識のための2分岐ネットワークによる漸進的運動表現蒸留【JST・京大機械翻訳】

Progressive Motion Representation Distillation With Two-Branch Networks for Egocentric Activity Recognition

著者 (4件)： Liu Tianshan (Department of Electronic and Information Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong) ,  Zhao Rui (Department of Electronic and Information Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong) ,  Xiao Jun (Department of Electronic and Information Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong) ,  Lam Kin-Man (Department of Electronic and Information Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 27  ページ： 1320-1324  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ビデオベースのエゴセントリック活性認識は,細粒時空間人間-物体相互作用を含む。2分岐ベースアーキテクチャに基づく最先端の方法は,動き情報を提供するために事前計算光フローに依存する。しかし,この2段階戦略は,計算集約的で,貯蔵要求性であり,タスク指向ではなく,実世界アプリケーションで展開されることを妨げる。光学フローを置き換えるための他の動き表現を探索するための多くの試みがあり,ほとんどの方法は,細粒キューを捉えることなく,第三者活動のために設計された。これらの問題に取り組むために,本論文では,2分岐ネットワークに基づく,エゴセントリック活性認識のための,進行性運動表現蒸留(PMRD)法を提案した。入力としてRGBフレームを受信し,オプティカルフローネットワークにより誘導される動きキューを生成する,幻覚ネットワークを訓練するための一般化知識蒸留フレームワークを利用した。具体的には,各時間進展レベルに関して局所細粒運動パターンを蒸留することを目的とする,進行性計量損失を提案した。さらに,提案した蒸留フレームワークをそれらの有益なフレームに集中させるために,時間的注意機構を計量損失に統合した。さらに,多段訓練手順を,幻覚ネットワークの効率的学習のために採用した。3つのエゴセントリック活動ベンチマークに関する実験結果は,提案した方法の最先端の性能を示した。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： 相互作用 ,  学習 ,  *ネットワーク ,  蒸留 ,  録画装置 ,  応用プログラム ,  幻覚 ,  ベンチマーク ,  オプティカルフロー ,  時間発展
準シソーラス用語： 運動パターン ,  行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自己 ,  活動認識 ,  2分岐 ,  運動 ,  表現 ,  蒸留