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J-GLOBAL ID：202202226318079144   整理番号：22A0789031

ビデオ動作認識のための二重頭部コントラスト領域適応【JST・京大機械翻訳】

Dual-Head Contrastive Domain Adaptation for Video Action Recognition

著者 (7件)： Turrisi da Costa Victor G. (University of Trento) ,  Zara Giacomo (University of Trento) ,  Rota Paolo (University of Trento) ,  Oliveira-Santos Thiago (Universidade Federal do Espi ́rito Santo) ,  Sebe Nicu (University of Trento) ,  Murino Vittorio (University of Verona) ,  Ricci Elisa (University of Trento)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： WACV  ページ： 2234-2243  発行年： 2022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： 教師なし領域適応(UDA)法はコンピュータビジョンにおいて非常に一般的になってきた。しかし,画像にはいくつかの技術が提案されてきたが,ビデオにはあまり注意が払われていない。本論文では,ビデオからの行動認識のための新しいUDAアプローチを導入し,コントラスト学習に関する最近の文献によりヒントを得た。特に,ターゲット分類器をロバストに学習するために,異なるネットワーク分岐からクロスエントロピーとコントラスト損失を同時に採用する新しい2ヘッドディープアーキテクチャを提案する。さらに,本研究は,新しい大規模UDAデータセット,Mixamo→Kineticsを導入し,それは,著者らの知識の最良に,合成から実際のビデオシーケンスへの知識を転送する時に起こるドメインシフトを考慮する最初のデータセットである。3つの公的に利用可能なベンチマークおよび著者らの新しいMixamo→Kineticsデータセットに関して行った著者らの広範な実験的評価は,現在の最先端手法よりも性能が優れている著者らのアプローチの有効性を実証した。コードはhttps://github.com/vturrisi/CO2Aで利用可能である。Copyright 2022 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： *コントラスト ,  学習 ,  ネットワーク ,  *録画装置 ,  コンピュータビジョン ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  *動作認識 ,  行動認識 ,  クロスエントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビデオ ,  動作認識 ,  頭部 ,  コントラスト ,  適応