Trots den snabba tillväxten i dataset för videoaktivitet, är stabil robust aktivitetsigenkänning med neurala nätverk fortfarande utmanande. Detta beror till stor del på explosionen av eventuell variation i video - inklusive ljusförändringar, objektvariation, rörelsevariation, och förändringar i omgivande sammanhang. Ett alternativ är att använda simuleringsdata, där alla dessa faktorer kan kontrolleras på konstgjord väg. I detta dokument föreslår vi ramverket Randomized Simulation as Augmentation (RSA) som utökar verkliga utbildningsdata med syntetiska data för att förbättra robustheten i nätverk för igenkänning av åtgärder. Vi producerar storskaliga syntetiska dataset med slumpmässiga besvärsfaktorer. Vi visar att utbildning med sådan extra data, när den begränsas på lämpligt sätt, kan avsevärt förbättra prestandan hos de toppmoderna I3D-nätverken eller, omvänt, minska antalet märkta riktiga videor som behövs för att uppnå bra prestanda. Experiment på två verkliga dataset NTU RGB+D och VIRAT visar hur effektiv vår metod är.
RSA REF använde randomiserade simuleringsdata för igenkänning av mänskliga åtgärder.
RSA: Randomized Simulation as Augmentation for Robust Human Action Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}