VI-I2R 团队关于 EPIC-KITCHENS-100 动作识别无监督域自适应挑战赛 2022 的技术报告
计算机视觉与模式识别
2023-01-31 v1
摘要
在本报告中，我们给出提交至 EPIC-KITCHENS-100 无监督域自适应（UDA）动作识别挑战赛 2022 的技术方案细节。该任务旨在将标注源域上训练的动作识别模型适配至无标注目标域。为此，我们提出一种动作感知域自适应框架，在适配过程中利用动作识别任务所诱导的先验知识。具体而言，我们使用所学动作分类器将源域特征解耦为动作相关特征与动作无关特征，再将目标域特征与动作相关特征对齐。为进一步提升动作预测性能，我们利用动名词共现矩阵约束并精炼动作预测。我们的最终提交在 top-1 动作识别准确率上取得第一名。
引用
@article{arxiv.2301.12436,
title = {Team VI-I2R Technical Report on EPIC-KITCHENS-100 Unsupervised Domain Adaptation Challenge for Action Recognition 2022},
author = {Yi Cheng and Dongyun Lin and Fen Fang and Hao Xuan Woon and Qianli Xu and Ying Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.12436},
year = {2023}
}