論文の概要: Audiovisual SlowFast Networks for Video Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08740v2
• Date: Mon, 9 Mar 2020 00:50:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 13:14:30.199007
• Title: Audiovisual SlowFast Networks for Video Recognition
• Title（参考訳）: 映像認識のためのオーディオビジュアルスローファストネットワーク
• Authors: Fanyi Xiao, Yong Jae Lee, Kristen Grauman, Jitendra Malik, Christoph Feichtenhofer
• Abstract要約: 本稿では,視聴覚統合アーキテクチャであるAudiovisual SlowFast Networksを紹介する。 複数の層に音声と視覚的特徴を融合させ,階層型音声視覚概念の形成に寄与する。 6つのビデオ行動分類と検出データセットの結果を報告し、詳細なアブレーション研究を行い、AVSlowFastの一般化を示し、自己監督型音声視覚特徴を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 140.08143162600354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Audiovisual SlowFast Networks, an architecture for integrated audiovisual perception. AVSlowFast has Slow and Fast visual pathways that are deeply integrated with a Faster Audio pathway to model vision and sound in a unified representation. We fuse audio and visual features at multiple layers, enabling audio to contribute to the formation of hierarchical audiovisual concepts. To overcome training difficulties that arise from different learning dynamics for audio and visual modalities, we introduce DropPathway, which randomly drops the Audio pathway during training as an effective regularization technique. Inspired by prior studies in neuroscience, we perform hierarchical audiovisual synchronization to learn joint audiovisual features. We report state-of-the-art results on six video action classification and detection datasets, perform detailed ablation studies, and show the generalization of AVSlowFast to learn self-supervised audiovisual features. Code will be made available at: https://github.com/facebookresearch/SlowFast.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視聴覚統合アーキテクチャであるAudiovisual SlowFast Networksを紹介する。 AVSlowFastにはスローとファストの視覚経路があり、より高速なオーディオ経路と深く統合され、視覚と音を統一された表現でモデル化する。 複数の層に音声と視覚的特徴を融合させ,階層型音声視覚概念の形成に寄与する。 音声と視覚のモダリティの異なる学習ダイナミクスから生じる学習困難を克服するために,訓練中の音声経路をランダムにドロップするdroppathwayを,効果的な正則化手法として導入する。 神経科学の先行研究に触発され,協調的な視聴覚機能を学ぶために階層的な視聴覚同期を行う。 6つのビデオアクション分類および検出データセットの最先端結果を報告し、詳細なアブレーション研究を行い、AVSlowFastの一般化を示し、自己監督型音声視覚特徴を学習する。 コードは、https://github.com/facebookresearch/SlowFast.comで入手できる。

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