パナソニックが、「EPIC-KITCHENS-100 2021 Challenges」コンテスト 動作予測部門で、準優勝
動画データセット
2021年6月20日のCVPR2021ワークショップ内で上位入賞者を対象としたオーラル発表を実施しています。なお、1位はFAIR（Facebook AI Research）、3位はImperial College Londonと上海交通大学の混成チームと公表されております。
＜「EPIC-KITCHENS-100 2021 Challenge」コンテストについて＞
人物頭部に設置した１人称視点カメラによる動画データセットを用い、「動作認証」、「動作区別」等5つのタスクで AI 認識技術の精度を比較するものです。パナソニックでは、そのタスクの一つ「動作予測（Action Anticipation）部門」にエントリーしました。
動作予測タスクでは、対象動作が起こる1秒以上前の動画から次に起こるであろう動作の動詞・名詞を予測するものになります。
パナソニックでは、過去動作の解釈と未来動作の予測を同時に行う時系列認識の手法であるRULSTM（Rolling-Unrolling LSTM）アルゴリズム［2］をベースに、3種の改善［3］［4］［5］を実施し、2020年度の評価値（Mean Top-5 Recall）11.19%を14.82%に引き上げることに成功し、今回の受賞に至りました。
参照：
［1］https://epic-kitchens.github.io/2021.html および https://epic-kitchens.github.io/2021.html#results
［2］Antonino Furnari and Giovanni Maria Farinella. Rolling-Unrolling LSTMs for Action Anticipation from First-Person Video. arXiv:2005.02190, 2020.
［3］Yin Cui, Menglin Jia, Tsung-Yi Lin, Yang Song, Serge Belongie. Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples. arXiv:1901.05555, 2019.
［4］Kaidi Cao, Colin Wei, Adrien Gaidon, Nikos Arechiga, Tengyu Ma. Learning Imbalanced Datasets
with Label-Distribution-Aware Margin Loss. arXiv:1906.07413, 2019
［5］Wang, Guotai and Li, Wenqi and Aertsen, Michael and Deprest, Jan and Ourselin, Sebastien and Vercauteren, Tom. Test-time augmentation with uncertainty estimation for deep learning-based medical image segmentation. 2018
【お問い合わせ先】
パナソニック株式会社 コネクティッドソリューションズ社（※）
エンタープライズマーケティング本部 PR部
Email：cns_pr@ml.jp.panasonic.com
※ パナソニックグループの持株会社制への移行にともないパナソニック株式会社 コネクティッドソリューションズ社は2022年4月より、「パナソニック コネクト株式会社」に変わります。
全文は以下プレスリリースをご覧ください。
▼[プレスリリース] パナソニックが、「EPIC-KITCHENS-100 2021 Challenges」コンテスト 動作予測部門で、準優勝（2021年07月09日）
https://news.panasonic.com/jp/press/data/2021/07/jn210709-1/jn210709-1.html
＜関連情報＞
・EPIC-KITCHENS
https://epic-kitchens.github.io/2020-100
・パナソニック 現場センシングソリューション
https://biz.panasonic.com/jp-ja/gemba-sensing
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