- MAPLE: Masked Pseudo-Labeling autoEncoder for Semi-supervised Point Cloud Action Recognition [160.5]
本稿では,Pseudo-Labeling autoEncoder (MAPLE) フレームワークを提案する。 特に、MAPLEのバックボーンとして、新規で効率的なDecoupled spatial-temporal TransFormer(DestFormer)を設計する。 MAPLEは3つの公開ベンチマークにおいて優れた結果を得て、MSR-Action3の精度を8.08%向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Sep 2022 12:32:40 GMT)- point cloudのビデオから人間の行動を認識する場合は大量の手動アノテーション・大量のデータ・高い計算コストが必要。半教師有りのフレームワークでこれらのコストを削減し、かつ、高い性能を達成したとの報告。
- プロジェクトサイトはMAPLE: Masked Pseudo-Labeling autoEncoder for Semi-supervised Point Cloud Action Recognition (xiaodongchen.cn)