論文の概要: Weakly-Supervised Action Localization with Expectation-Maximization Multi-Instance Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00163v2
• Date: Tue, 25 Aug 2020 19:26:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 00:03:56.083293
• Title: Weakly-Supervised Action Localization with Expectation-Maximization Multi-Instance Learning
• Title（参考訳）: 期待最大化マルチインスタンス学習による弱教師付き行動定位
• Authors: Zhekun Luo, Devin Guillory, Baifeng Shi, Wei Ke, Fang Wan, Trevor Darrell, Huijuan Xu
• Abstract要約: 弱教師付きアクションローカライゼーションでは、ビデオレベルアクションラベルのみを与えられたビデオ内のアクションセグメントをローカライズするモデルをトレーニングする必要がある。 バッグ(ビデオ)には複数のインスタンス(アクションセグメント)が含まれている。 我々のEM-MILアプローチは、学習目標とMIL仮定の両方をより正確にモデル化することを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.41415008107502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly-supervised action localization requires training a model to localize the action segments in the video given only video level action label. It can be solved under the Multiple Instance Learning (MIL) framework, where a bag (video) contains multiple instances (action segments). Since only the bag's label is known, the main challenge is assigning which key instances within the bag to trigger the bag's label. Most previous models use attention-based approaches applying attentions to generate the bag's representation from instances, and then train it via the bag's classification. These models, however, implicitly violate the MIL assumption that instances in negative bags should be uniformly negative. In this work, we explicitly model the key instances assignment as a hidden variable and adopt an Expectation-Maximization (EM) framework. We derive two pseudo-label generation schemes to model the E and M process and iteratively optimize the likelihood lower bound. We show that our EM-MIL approach more accurately models both the learning objective and the MIL assumptions. It achieves state-of-the-art performance on two standard benchmarks, THUMOS14 and ActivityNet1.2.
• Abstract（参考訳）: 弱教師付きアクションローカライゼーションでは、ビデオレベルアクションラベルのみを与えられたビデオ内のアクションセグメントをローカライズするモデルをトレーニングする必要がある。 バッグ(ビデオ)には複数のインスタンス(アクションセグメント)が含まれている。 バッグのラベルのみが知られているため、バッグ内のどのキーインスタンスにバッグのラベルをトリガーするかが主な課題である。 以前のモデルのほとんどは、注意に基づくアプローチを使用して、インスタンスからバッグの表現を生成し、バッグの分類を通じてトレーニングする。 しかし、これらのモデルは、負のバッグのインスタンスが一様に負であるというMILの仮定に暗黙的に違反する。 本研究では、キーインスタンス割り当てを隠れ変数として明示的にモデル化し、期待最大化(EM)フレームワークを採用する。 E と M のプロセスをモデル化するための2つの擬似ラベル生成スキームを導出し、確率下界を反復的に最適化する。 EM-MILアプローチは学習目標とMIL仮定の両方をより正確にモデル化する。 THUMOS14とActivityNet1.2の2つの標準ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。

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