NUTA:行動認識のための不均一時間集約【JST・京大機械翻訳】

Li Xinyu; Liu Chunhui; Shuai Bing; Zhu Yi; Chen Hao; Tighe Joseph

文献

J-GLOBAL ID：202202273469479073 整理番号：22A0788892

NUTA:行動認識のための不均一時間集約【JST・京大機械翻訳】

NUTA: Non-uniform Temporal Aggregation for Action Recognition

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資料名：
巻： 2022 号： WACV ページ： 827-836 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)

行動認識研究の世界において,1つの主要な焦点は,入力ビデオの空間時間体積をモデル化するためのネットワークの構築と訓練の方法であった。これらの方法は,通常,入力クリップのセグメント(時間次元)を均一にサンプリングする。しかし,ビデオのすべての部分は,クリップにおける作用を決定するために等しく重要である。本研究では,ビデオの最も有益な部分に焦点を当てるように,特徴を抽出するための学習に代わった。有益な時間的セグメントからのみ特徴を形成する非一様時間集約(NUTA)と呼ばれる方法を提案した。また,NUTA特徴を従来の均一サンプリングビデオ特徴で時間的に配列できる同期法を導入し,局所およびクリップレベル特徴の両方を組み合わせることができる。著者らのモデルは,4つの広く使用された大規模行動認識データセット(Kinetics400,速度700,いくつかの第2とCharades)に関する最先端の性能を達成した。さらに,提案したNUTA法がビデオクリップの最も適切な部分だけを選択する方法を説明する可視化を作成した。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】

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