Attention Pairwise Rankingによるスキル優劣判定における視覚的説明と高精度化

高田 雅之
平川 翼
山下 隆義
藤吉 弘亘

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J105-D    No.10    pp.628-638
発行日: 2022/10/01
早期公開日: 2022/06/21
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2021JDP7045
論文種別: 論文
専門分野: パターン認識
キーワード: 
スキル優劣判定,  ランク学習,  注視領域,  Attention機構,  

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あらまし: 
スキル優劣判定は,入力した二つの動画に対して,いずれが優れているかを判定するタスクである.スキル優劣判定結果から,人がそのスキルの習得に向けた学習が可能となる.代表的な手法であるPairwise Deep Ranking (PDR)は高精度な優劣判定性能を達成しているが,動画内の注視すべきシーンや領域を示すことができない.そこで,本論文では,優劣判定時に注視すべき領域を獲得することが可能なAttention Pairwise Ranking (APR)を提案する.本手法は,優れた動作と劣った動作をそれぞれ判定するために,Superior networkとInferior networkから構成される.更に,各networkには,注視領域を獲得するためにAttention branchを導入する.Attention branchで獲得した注視領域をAttention mapとして優劣判定処理に加えることで,従来手法より高い精度を達成することを確認した.