スケルトンに基づく行動認識のためのブートストラップ表現学習【JST・京大機械翻訳】

Moliner Olivier; Huang Sangxia; Åstrom Kalle

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211882096748 整理番号：22P0284844

スケルトンに基づく行動認識のためのブートストラップ表現学習【JST・京大機械翻訳】

Bootstrapped Representation Learning for Skeleton-Based Action Recognition

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発行年： 2022年02月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究では,3D骨格ベース行動認識のための自己教師付き表現学習を研究した。骨格配列データに関する表現学習のためにBootstrap Your Own Laent(BYOL)を拡張し,2つの非対称変換パイプラインを含む新しいデータ増強戦略を提案した。また,異なるカメラで捕捉された同じ動作の多重視角を利用する多視点サンプリング法を導入した。半教師つき設定では,性能がより広いネットワークからの知識蒸留によってさらに改善でき,ラベルなしサンプルが一度多くなることを示した。NTU-60とNTU-120データセットに関する広範な実験を行い,提案した方法の性能を実証した。提案手法は,線形評価と半教師つきベンチマークの両方に関する最新技術の現状を一貫して凌駕する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

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