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攻擊增強混合對比骨骼表示學習


核心概念
提出一種新的攻擊增強混合對比骨骼表示學習框架(A2MC),通過攻擊增強機制生成高質量的正樣本特徵,並通過正負樣本混合生成高質量的負樣本特徵,從而學習更強大的骨骼表示。
摘要

本文提出了一種新的攻擊增強混合對比骨骼表示學習框架(A2MC)。

首先,A2MC設計了一個攻擊增強(Att-Aug)機制,通過針對性的攻擊和隨機的增強,生成高質量的正樣本特徵。攻擊部分利用基於梯度的白盒攻擊,將骨骼特徵推向語義邊界,增強部分則隨機擾動骨骼外觀,產生更多樣的正樣本特徵。

其次,A2MC提出了一個正負樣本混合器(PNM),將生成的高質量正樣本特徵與從更新的記憶庫中取出的負樣本特徵進行混合,生成高質量的負樣本特徵。這些高質量的正負樣本特徵被用於更新記憶庫,並參與對比學習。

最後,A2MC設計了一個混合對比(MC)損失函數,將正樣本特徵的相似度分佈拉近one-hot分佈,將強增強正樣本特徵的相似度分佈拉近基本增強正樣本特徵的相似度分佈。

實驗結果表明,A2MC在NTU RGB+D 60、NTU RGB+D 120和PKU-MMD數據集上的無監督骨骼動作識別任務中,均優於現有最先進方法。

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統計資料
攻擊增強可以顯著提升無監督骨骼動作識別的性能,在NTU-60 x-view基準上提升1.2%和0.8%。 正負樣本混合器(PNM)可以進一步提升性能,在NTU-60 x-view基準上提升1.3%。 整個A2MC框架在NTU-60 x-sub和x-view基準上分別達到80.0%和87.9%的準確率,優於現有最先進方法。
引述
"攻擊增強(Att-Aug)機制通過針對性的攻擊和隨機的增強,生成高質量的正樣本特徵。" "正負樣本混合器(PNM)將生成的高質量正樣本特徵與從更新的記憶庫中取出的負樣本特徵進行混合,生成高質量的負樣本特徵。" "混合對比(MC)損失函數將正樣本特徵的相似度分佈拉近one-hot分佈,將強增強正樣本特徵的相似度分佈拉近基本增強正樣本特徵的相似度分佈。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Binqian Xu, ... arxiv.org 10-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2304.04023.pdf
Attack-Augmentation Mixing-Contrastive Skeletal Representation Learning

深入探究

如何將A2MC框架擴展到多模態骨骼序列的表示學習中?

要將A2MC框架擴展到多模態骨骼序列的表示學習中,可以考慮以下幾個步驟。首先,應該整合不同模態的數據,例如關節(Joint)、運動(Motion)和骨骼(Bone)數據,並為每種模態設計獨立的編碼器。這樣可以確保每種模態的特徵能夠被有效地提取和學習。其次,在A2MC的Attack-Augmentation(Att-Aug)模塊中,針對每種模態設計特定的攻擊和增強策略,以生成高質量的正樣本特徵。例如,對於運動模態,可以使用針對運動特徵的攻擊策略,而對於關節模態,則可以使用針對關節位置的增強方法。最後,通過Positive-Negative Mixer(PNM)模塊,將來自不同模態的正樣本和負樣本進行混合,生成多模態的硬負樣本特徵,進一步提升模型的對比學習能力。這樣的擴展不僅能夠提高模型的表現,還能夠充分利用多模態數據的互補性,增強骨骼序列的表示學習效果。

如何設計更有效的攻擊策略來生成高質量的正樣本特徵?

設計更有效的攻擊策略以生成高質量的正樣本特徵,可以從以下幾個方面入手。首先,應該針對特定的骨骼動作類別,設計針對性的語義攻擊策略,這可以通過分析不同動作類別之間的邊界來實現。具體而言,可以利用梯度信息來調整骨骼特徵,使其更接近於語義邊界,從而生成更具挑戰性的正樣本特徵。其次,增強策略的多樣性也至關重要,應該結合多種增強技術,如隨機旋轉、平移、噪聲添加等,以增加生成特徵的多樣性和魯棒性。此外,應該考慮攻擊強度的調整,通過控制攻擊的幅度來平衡特徵的可辨識性和挑戰性,確保生成的正樣本特徵既能夠保持原有的語義信息,又能夠有效地促進對比學習。最後,通過實驗驗證不同攻擊策略的效果,選擇最優的攻擊組合,以達到最佳的學習效果。

A2MC框架是否可以應用於其他領域的無監督表示學習任務?

A2MC框架具有良好的通用性,理論上可以應用於其他領域的無監督表示學習任務。首先,A2MC的核心思想是通過對比學習來生成硬正樣本和硬負樣本,這一方法不僅適用於骨骼序列的動作識別,也可以擴展到圖像、文本等其他數據類型的表示學習中。例如,在圖像分類任務中,可以利用類似的攻擊和增強策略來生成挑戰性的圖像特徵,從而提高模型的表現。其次,A2MC中的Attack-Augmentation模塊可以根據不同數據的特性進行調整,以適應不同領域的需求。最後,通過在其他領域的數據集上進行實驗,驗證A2MC框架的有效性和穩健性,可以進一步推廣其應用範圍。因此,A2MC框架在無監督表示學習的多樣性和靈活性方面具有廣泛的應用潛力。
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