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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-05-14 13:30 Two-stream 3D BagNetによる人物行動認識 ○内田準也・王 彧・加藤ジェーン（立命館大）  PRMU2020-3 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，Two-stream I3D とBagNet の考え方に基づき，認識性能とモデルの解釈性を両立させるためのTwo-stream 3D BagNet を提案する．我々は，まず，3D ResNet18 をベースに，パディングを無くした上，殆どの3*3*3 のフィルタを1*1*1 に置き変えることによって，受容野を小さく抑えた3D BagNet9，17，33 を設計する．また，各モデルにおいて，それぞれのRGB 画像を入力とするSpatial Net およびオプティカルフローを入力とするTemporal Net を学習し，各モデルの認識性能および認識根拠の確認を行う．さらに，同じ3D BagNet のSpatial NetとTemporal Net のTwo-stream 融合を行う． 実験では本提案手法により，モデルの解釈性をキープしたまま，認識性能を大幅に向上させることが確認できた． |
| （英） | We propose the Two-stream 3D BagNet for the human action recognition task. The proposed architecture is inspired by the concepts of Two-stream I3D and BagNet, and enjoys both good accuracy and interpretability. Specifically, we designed 3D BagNet 9, 17 and 33 based on 3D ResNet18. The receptive fields of these models are enforced to be small by eliminating padding and replacing most 3*3*3 filters with 1*1*1 ones. The spatial version and temporal version of these BagNets were trained using RGB images and optical flow images respectively. We evaluated these models’ performances and interpretabilities extensively. We also confirmed by fusing the spatial and temporal nets, the recognition performance can be significantly improved without sacrificing the interpretability. | |
| キーワード | （和） | 行動認識 / DNN / 3D CNN / 局所特徴量 / 認識根拠 / / / |
| （英） | Action recognition / DNN / 3D CNN / Local features / Grounds for recognition / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 14, PRMU2020-3, pp. 13-17, 2020年5月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-3 | |
| 発行日 | 2020-05-07 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2020-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2020-05-14 - 2020-05-15 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | CV・PRMU技術のビジネス展開 |
| テーマ（英） | Business based on computer vision and pattern recognition |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2020-05-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Two-stream 3D BagNetによる人物行動認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Human Action Recognition with Two-stream 3D BagNet |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 行動認識 / Action recognition |
| キーワード(2)（和/英） | DNN / DNN |
| キーワード(3)（和/英） | 3D CNN / 3D CNN |
| キーワード(4)（和/英） | 局所特徴量 / Local features |
| キーワード(5)（和/英） | 認識根拠 / Grounds for recognition |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内田 準也 / Junya Uchida / ウチダ ジュンヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 王 彧 / Yu Wang / ワン ユ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 ジェーン / Jien Kato / カトウ ジェーン |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-05-14 13:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-3 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.14 |
| ページ範囲 | pp.13-17 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-05-07 (PRMU) |
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