Deep Learning
学術論文（J）
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
- Author
- 高田雅之, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- 電子情報通信学会論文誌, Vol. J105-D, No. 10, pp. 628-638, 2022
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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．