Social Scene Understanding: End-to-End Multi-Person Action Localization and Collective Activity Recognition

[yiskw713]

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author

Timur Bagautdinov¹, Alexandre Alahi², Franc¸ois Fleuret^1,3, Pascal Fua¹, Silvio Savarese²

affiliation

¹Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL), ²Stanford University, ³IDIAP Research Institute

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概要

複数人物を追跡し，それらの行動を認識，さらにその集団全体の活動を推定するネットワークを提案．単一のアーキテクチャで，end-to-end で学習を行えるのがポイント(Mask R-CNNなどに依存していない)．

提案手法

検証

comment

比較実験で提案法とNMSを用いた場合の比較を行っているが，そもそもNMSは人物の重複に弱いのに，最終的な行動認識の精度で比較しているのがおかしい．NMSと比較するなら人物検出の部分でも比較を行うべき．

memo

輪講の論文

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