論文の概要: YouMakeup VQA Challenge: Towards Fine-grained Action Understanding in Domain-Specific Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05573v1
• Date: Sun, 12 Apr 2020 09:25:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 05:02:46.298439
• Title: YouMakeup VQA Challenge: Towards Fine-grained Action Understanding in Domain-Specific Videos
• Title（参考訳）: YouMakeup VQA Challenge: ドメイン特化ビデオにおけるきめ細かいアクション理解を目指して
• Authors: Shizhe Chen, Weiying Wang, Ludan Ruan, Linli Yao, Qin Jin
• Abstract要約: YouMakeup VQA Challenge 2020の目標は、ドメイン固有のビデオの詳細なアクション理解のための共通のベンチマークを提供することだ。 本稿では,モデルのきめ細かい行動理解能力を評価するための2つの質問応答タスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.62475495522428
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of the YouMakeup VQA Challenge 2020 is to provide a common benchmark for fine-grained action understanding in domain-specific videos e.g. makeup instructional videos. We propose two novel question-answering tasks to evaluate models' fine-grained action understanding abilities. The first task is \textbf{Facial Image Ordering}, which aims to understand visual effects of different actions expressed in natural language to the facial object. The second task is \textbf{Step Ordering}, which aims to measure cross-modal semantic alignments between untrimmed videos and multi-sentence texts. In this paper, we present the challenge guidelines, the dataset used, and performances of baseline models on the two proposed tasks. The baseline codes and models are released at \url{https://github.com/AIM3-RUC/YouMakeup_Baseline}.
• Abstract（参考訳）: YouMakeup VQA Challenge 2020の目標は、ドメイン固有のビデオ(例えばメイクインストラクショナルビデオ)の詳細なアクション理解のための共通のベンチマークを提供することである。 本稿では,モデルのきめ細かい行動理解能力を評価するための2つの質問応答タスクを提案する。 最初のタスクは \textbf{Facial Image Ordering} で、自然言語で表現されたさまざまなアクションの視覚的効果を顔オブジェクトに理解することを目的としている。 第2のタスクは \textbf{Step Ordering} で、未トリミングビデオとマルチ文テキスト間の相互意味的アライメントを測定することを目的としている。 本稿では,提案する2つのタスクにおける課題ガイドライン,使用するデータセット,ベースラインモデルの性能について述べる。 ベースラインコードとモデルは \url{https://github.com/AIM3-RUC/YouMakeup_Baseline} でリリースされる。

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