인간 행동 인식을 위한 자세 중심의 지식 증류 = Pose-oriented Knowledge Distillation for Human Action Recognition
저자
김정훈 ( Jeong-hun Kim ) ; 김유성 ( Yoo-sung Kim ) ; 나스리디노프아지즈 ( Aziz Nasridinov )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
27-39(13쪽)
제공처
인간 행동 인식은 영상 내 인간의 움직임 정보를 모델링하는 영상 이해의 대표적인 작업이다. 이러한 움직임 정보는 인간의 자세 추정과 밀접한 관련성을 가진다. 본 연구에서는 인간의 2D 자세를 활용하여 인간 행동의 움직임 정보를 모델링하는 다중 작업 프레임워크를 제안한다. 두 가지 상이한 작업들의 효과적인 학습을 위해 RGB 프레임 시퀀스를 입력으로 하는 메인 네트워크와 인간 2D 자세 추정에 의해 생성된 히트맵 시퀀스를 사용하는 보조 네트워크 간의 특징 차이를 통해 지식을 추출하는 새로운 네트워크 구조를 제안한다. 특히, 인간의 2D 자세 추정을 통해 메인 네트워크로 증류되는 지식이 인간 행동이 두드러진 영역을 강조하여 인간 행동 인식 성능을 향상시키는 것을 보여준다.
더보기Human action recognition is a representative task in video understanding, which involves modeling the motion information of humans within a video. This motion information is closely related to the human pose estimation. In this study, we propose a multi-task framework for human action recognition by distilling knowledge related to motion information from human 2D pose estimation. To establish the combination of two distinct tasks, we propose a new network architecture that distills knowledge through the activation differences between a main network, which utilizes RGB frame sequences as input, and auxiliary network, which utilizes heatmap sequences extracted by human 2D pose estimation leads to the attention of action-salient regions in videos, thereby improving the action recognition performance.
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