論文の概要: TTPP: Temporal Transformer with Progressive Prediction for Efficient Action Anticipation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03530v1
• Date: Sat, 7 Mar 2020 07:59:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-25 19:48:17.495879
• Title: TTPP: Temporal Transformer with Progressive Prediction for Efficient Action Anticipation
• Title（参考訳）: TTPP:効率的な行動予測のための進行予測付き時間変換器
• Authors: Wen Wang, Xiaojiang Peng, Yanzhou Su, Yu Qiao, Jian Cheng
• Abstract要約: ビデオアクション予測は、観察されたフレームから将来のアクションカテゴリを予測することを目的としている。 現在の最先端のアプローチは主に、履歴情報を隠された状態にエンコードするために、リカレントニューラルネットワークを利用する。 本稿では,プログレッシブ予測フレームワークを用いた簡易かつ効率的な時間変換器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.28067541184604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video action anticipation aims to predict future action categories from observed frames. Current state-of-the-art approaches mainly resort to recurrent neural networks to encode history information into hidden states, and predict future actions from the hidden representations. It is well known that the recurrent pipeline is inefficient in capturing long-term information which may limit its performance in predication task. To address this problem, this paper proposes a simple yet efficient Temporal Transformer with Progressive Prediction (TTPP) framework, which repurposes a Transformer-style architecture to aggregate observed features, and then leverages a light-weight network to progressively predict future features and actions. Specifically, predicted features along with predicted probabilities are accumulated into the inputs of subsequent prediction. We evaluate our approach on three action datasets, namely TVSeries, THUMOS-14, and TV-Human-Interaction. Additionally we also conduct a comprehensive study for several popular aggregation and prediction strategies. Extensive results show that TTPP not only outperforms the state-of-the-art methods but also more efficient.
• Abstract（参考訳）: ビデオアクション予測は、観測されたフレームから将来のアクションカテゴリを予測することを目的としている。 現在の最先端のアプローチは、主にリカレントニューラルネットワークを使用して、履歴情報を隠された状態にエンコードし、隠された表現から将来のアクションを予測する。 リカレントパイプラインは、述語処理における性能を制限する長期的な情報を取り込むのに非効率であることはよく知られている。 そこで本研究では,TTPP(Progressive Prediction)フレームワークを用いた簡易かつ効率的なテンポラルトランスフォーマーを提案する。このフレームワークは,Transformerスタイルのアーキテクチャを用いて観測された特徴を集約し,軽量ネットワークを利用して将来的な特徴や動作を段階的に予測する。 具体的には、予測される特徴と予測される確率を、その後の予測の入力に蓄積する。 本研究は,TVSeries,THUMOS-14,TV-Human-Interactionの3つのアクションデータセットに対するアプローチを評価する。 さらに,いくつかの一般的な集計戦略や予測戦略についても総合的な研究を行っている。 その結果,TTPPは最先端の手法よりも効率が高いことがわかった。

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