Feingranulierte Seiteninfo-gesteuerte Dual-Prompts für die nullbasierte Skelett-Aktionserkennung

Core Concepts

Eine neuartige Methode, die Seiteninfo und doppelte Prompt-Lernung für die nullbasierte Skelett-Aktionserkennung (STAR) nutzt, um die Feinabstimmung zwischen Skelett- und semantischem Raum zu verbessern und hochähnliche Aktionen besser zu unterscheiden.

Abstract

Der Artikel beschreibt eine neue Methode für die nullbasierte Skelett-Aktionserkennung, die Seiteninfo und doppelte Prompt-Lernung verwendet. Kernpunkte: Das Skelett wird in mehrere Teile basierend auf der topologischen Struktur zerlegt und Beschreibungen der Bewegungen dieser Teile als Seiteninfo verwendet, um die Feinabstimmung zwischen Skelett- und semantischem Raum zu verbessern. Visuelle-Attribut-Prompts und semantische-Teil-Prompts werden eingeführt, um die Intra-Klassen-Kompaktheit im Skelettbereich und die Inter-Klassen-Trennbarkeit im semantischen Bereich zu erhöhen, um hochähnliche Aktionen besser zu unterscheiden. Umfangreiche Experimente zeigen, dass die Methode den aktuellen Stand der Technik in nullbasierten und verallgemeinerten nullbasierten Einstellungen auf den NTU RGB+D, NTU RGB+D 120 und PKU-MMD Datensätzen übertrifft.

Stats

Die Skelettsequenz besteht aus 3D-Koordinaten von maximal 25 Gelenken pro Person und maximal zwei Personen pro Probe. Die Datensätze enthalten 56.880 Aktionsproben (NTU RGB+D 60), 114.480 Aktionsproben (NTU RGB+D 120) und fast 20.000 Instanzen (PKU-MMD). Es gibt 60 Aktionskategorien (NTU RGB+D 60), 120 Aktionskategorien (NTU RGB+D 120) und 51 Aktionskategorien (PKU-MMD).

Quotes

"Skeleton-based zero-shot action recognition aims to recognize unknown human actions based on the learned priors of the known skeleton-based actions and a semantic descriptor space shared by both known and unknown categories." "We propose a novel method via Side information and dual-prompTs learning for skeleton-based zero-shot Action Recognition (STAR) at the fine-grained level." "Extensive experiments show that our method achieves state-of-the-art performance in ZSL and GZSL settings on NTU RGB+D, NTU RGB+D 120 and PKU-MMD datasets."

Key Insights Distilled From

Fine-Grained Side Information Guided Dual-Prompts for Zero-Shot Skeleton Action Recognition

by Yang Chen,Ji... at arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07487.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die vorgeschlagene Methode auf andere Modalitäten wie RGB-Bilder oder Videos erweitert werden, um die Leistung weiter zu verbessern?

Um die vorgeschlagene Methode auf andere Modalitäten wie RGB-Bilder oder Videos zu erweitern und die Leistung weiter zu verbessern, könnten folgende Ansätze verfolgt werden: Multimodale Integration: Die Methode könnte so erweitert werden, dass sie mehrere Modalitäten gleichzeitig verarbeiten kann, z. B. Skelettinformationen aus RGB-Bildern und Videos. Durch die Integration von Informationen aus verschiedenen Modalitäten könnte die Modellleistung verbessert werden, da es zusätzliche Kontextinformationen und Details liefern kann. Feature Fusion: Durch die Fusion von Merkmalen aus verschiedenen Modalitäten können wichtige Merkmale und Muster kombiniert werden, um eine umfassendere Repräsentation der Aktionen zu erhalten. Dies könnte durch Techniken wie Attention Mechanismen oder Fusionsschichten erreicht werden. Transfer Learning: Durch die Anwendung von Transfer Learning-Techniken könnte das Modell auf bereits trainierten Modellen für Bild- oder Videoklassifizierung aufbauen und spezifische Merkmale für die Aktionserkennung extrahieren. Dies könnte die Modellleistung verbessern, insbesondere wenn die Trainingsdaten begrenzt sind.

Wie könnte die Methode angepasst werden, um auch Aktionen mit komplexen Interaktionen zwischen Personen oder Objekten effektiv zu erkennen?

Um die Methode anzupassen, um auch Aktionen mit komplexen Interaktionen zwischen Personen oder Objekten effektiv zu erkennen, könnten folgende Schritte unternommen werden: Erweiterung der Skelettinformationen: Die Methode könnte erweitert werden, um nicht nur die Skelettinformationen einer einzelnen Person zu berücksichtigen, sondern auch Interaktionen zwischen mehreren Personen oder Objekten zu erfassen. Dies könnte durch die Integration von Multi-Personen-Skelettinformationen oder Objekterkennungsalgorithmen erreicht werden. Modellierung von Interaktionen: Durch die Integration von Interaktionsmodellen in das Netzwerk könnte das Modell lernen, wie Personen oder Objekte miteinander interagieren und komplexe Aktionen erkennen. Dies könnte durch die Verwendung von Graph Neural Networks oder Attention Mechanismen für Interaktionen erfolgen. Erweiterung der Trainingsdaten: Um Aktionen mit komplexen Interaktionen effektiv zu erkennen, wäre es wichtig, Trainingsdaten zu verwenden, die eine Vielzahl von Interaktionsszenarien abdecken. Durch die Erweiterung der Trainingsdaten um solche Szenarien kann das Modell besser auf die Erkennung komplexer Aktionen vorbereitet werden.

Welche zusätzlichen Seiteninfo-Quellen könnten neben den Bewegungsbeschreibungen der Körperteile noch verwendet werden, um die Feinabstimmung zwischen Skelett- und semantischem Raum weiter zu verbessern?

Zusätzlich zu den Bewegungsbeschreibungen der Körperteile könnten folgende Seiteninfo-Quellen verwendet werden, um die Feinabstimmung zwischen Skelett- und semantischem Raum weiter zu verbessern: Objektinformationen: Durch die Integration von Informationen über Objekte, die in der Umgebung vorhanden sind oder von den Personen verwendet werden, könnte das Modell besser verstehen, wie Aktionen ausgeführt werden. Dies könnte die semantische Repräsentation der Aktionen verbessern. Umgebungsinformationen: Informationen über die Umgebung, in der die Aktionen stattfinden, könnten ebenfalls nützlich sein, um Kontext zu liefern und die Aktionen besser zu verstehen. Dies könnte durch die Integration von Umgebungsbeschreibungen oder -merkmalen erreicht werden. Emotionale Zustände: Berücksichtigung von emotionalen Zuständen oder Absichten der Personen während der Ausführung von Aktionen könnte die semantische Repräsentation der Aktionen weiter verfeinern. Dies könnte durch die Integration von Emotionsbeschreibungen oder -merkmalen erfolgen.