基于协同注意的对抗式跨域动作识别
计算机视觉与模式识别
2019-12-24 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
动作识别作为一个被广泛研究的课题，其重点一直放在涉及充足标注视频的监督学习上。然而，训练与测试视频来自不同底层分布的跨域动作识别问题，在很大程度上仍未被充分探索。先前的方法直接采用跨域图像识别技术，往往受到严重的时间错位问题困扰。本文提出一种时间协同注意网络（TCoN），其利用一种新颖的跨域协同注意机制，匹配源域与目标域之间时间对齐的动作特征分布。在三个跨域动作识别数据集上的实验结果表明，在跨域设定下，TCoN显著改进了先前的单域与跨域方法。
引用
@article{arxiv.1912.10405,
title = {Adversarial Cross-Domain Action Recognition with Co-Attention},
author = {Boxiao Pan and Zhangjie Cao and Ehsan Adeli and Juan Carlos Niebles},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.10405},
year = {2019}
}
备注
AAAI 2020