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J-GLOBAL ID：202202259833740847   整理番号：22A0788827

SSCAP:教師なし時間行動セグメンテーションのための自己管理共起行動構文解析【JST・京大機械翻訳】

SSCAP: Self-supervised Co-occurrence Action Parsing for Unsupervised Temporal Action Segmentation

著者 (7件)： Wang Zhe (UC Irvine,Dept. of CS) ,  Chen Hao (Amazon Web Services) ,  Li Xinyu (Amazon Web Services) ,  Liu Chunhui (Amazon Web Services) ,  Xiong Yuanjun (Amazon Web Services) ,  Tighe Joseph (Amazon Web Services) ,  Fowlkes Charless (UC Irvine,Dept. of CS)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： WACV  ページ： 175-184  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： 時間行動セグメンテーションは,行動ラベルを持つビデオにおける各フレームを分類するタスクである。しかし,包括的な教師つき訓練データセットを構築するために,ビデオの大きなコーパスにおいてあらゆるフレームを注釈するのは,非常に高価である。したがって,本研究では,ラベルなしビデオのコーパス上で動作し,ビデオを横断する時間セグメントのありそうな集合を予測する教師なし手法を提案した。SSCAPは,識別可能な特徴を抽出するための自己監視学習を活用し,次に,活動の構造下にあるサブアクション間の相関を捉えるだけでなく,正確で一般的な方法でサブアクションの時間経路を推定するため,新しい共起作用Parsingアルゴリズムを適用する。古典的データセット(Breakfast,50Sal-ads)と,より複雑な活性構造と類似のサブ作用を有する新しい細粒作用データセット(Fine-Gym)の両方を評価した。結果は,SSCAPがすべてのデータセットに関して最先端の性能を達成して,いくつかの弱く監督されたアプローチを凌ぐことができて,その有効性と一般化可能性を実証した。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： アルゴリズム ,  学習 ,  *セグメンテーション ,  *構文分析 ,  教師つき学習 ,  録画装置 ,  有効性 ,  *自己管理 ,  コーパス

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)： 教師 ,  行動 ,  セグメンテーション ,  自己管理 ,  構文解析