EPIC-KITCHENS-100 无监督域适应挑战：混合序列预测
计算机视觉与模式识别
2023-07-25 v1 人工智能
机器人学
摘要
本报告介绍了我们针对 EPIC-Kitchens-100 动作识别无监督域适应（UDA）挑战的方法技术细节。我们的方法基于这样一种思想：动作执行的顺序在源域与目标域之间相似。基于此，我们通过随机组合源域与目标域的动作生成修改后的序列。由于在 UDA 设定下仅有未标记的目标数据可用，我们使用标准的伪标记策略来提取目标的动作标签。随后我们让网络预测所得的动作序列。这使得在训练期间能够整合来自两个域的信息，并在目标域上取得更好的迁移结果。此外，为了更好地纳入序列信息，我们使用语言模型来过滤不太可能的序列。最后，我们采用共现矩阵来消除未见过的动词与名词组合。我们的提交标记为 'sshayan'，可在排行榜上找到，其目前位列 'verb' 第 2 名，以及 'noun' 与 'action' 均第 4 名。
引用
@article{arxiv.2307.12837,
title = {EPIC-KITCHENS-100 Unsupervised Domain Adaptation Challenge: Mixed Sequences Prediction},
author = {Amirshayan Nasirimajd and Simone Alberto Peirone and Chiara Plizzari and Barbara Caputo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.12837},
year = {2023}
}
备注
2nd place in the 2023 EPIC-KITCHENS-100 Unsupervised Domain Adaptation Challenge for Action Recognition