- …
- …
#816
summarized by : Kensho Hara
どんな論文か？
画像から人の行動を理解するimage-based activity understandingにおいて，物体レベルではなくPartレベルで表現 (Human Body Part States (PaSta)) する手法とデータセットを構築．構築したデータセットであるPaStaNetは700万のPartレベルのアノテーションを含む．これらにより再利用性・転移性が高く，かつ解釈性も高い行動認識を実現．
新規性
新たな大規模データセットであるPaStaNetの構築．それを利用してPart-levelの意味的な表現を抽出するActivity2Vecと，PaStaに基づいて行動を階層的なグラフ構造で表現し，解釈を可能にするPaSta-Rを提案．
結果
従来使われていたデータセットであるHICOやV-COCOでの性能向上や動画データセットであるAVAを画像レベルで使った際の転移学習で有効性を確認．
その他（なぜ通ったか？等）
Project Page: http://hake-mvig.cn/home/
- …
- …