Egocentric Action Recognition with Retrieval-Augmented Learning
Rattachement africain : gb, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Egocentric Action Recognition (EAR) aims to identify fine-grained actions and interacted objects from first-person videos, forming a core task in egocentric video understanding. Despite recent progress, EAR remains challenged by limited data scale, annotation quality, and long-tailed class distributions. To address these issues, we propose REAR, a Retrieval-augmented framework for EAR that leverages external third-person (exocentric) videos as auxiliary knowledge—without requiring synchronized ego-exo pairs. REAR adopts a dual-branch architecture: one branch extracts egocentric representations, while the other retrieves semantically relevant exocentric features. These are fused via a cross-view integration module that performs staged refinement and attention-based alignment. To mitigate class imbalance, a class-adaptive selector dynamically adjusts retrieval depth based on class frequency, and independent classifiers are trained with logit-adjusted cross-entropy. Extensive experiments across three benchmarks demonstrate that REAR achieves state-of-the-art performance, with significant gains in object recognition and tail-class accuracy. The source code is publicly available at https://github.com/zou-y23/REAR.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Egocentric Action Recognition with Retrieval-Augmented Learning
- Date Crossref
- 15/06/2026
- Éditeur
- ACM
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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University of Ulster pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shandong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shandong Jianzhu University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ulster University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shandong Jianzhu Universiry pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
University of Ulster, Shandong University et Shandong Jianzhu University, avec 2 autres affiliations.
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