論文の概要: Retrieving and Highlighting Action with Spatiotemporal Reference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09183v1
• Date: Tue, 19 May 2020 03:12:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 13:20:42.054177
• Title: Retrieving and Highlighting Action with Spatiotemporal Reference
• Title（参考訳）: 時空間参照による検索とハイライト行動
• Authors: Seito Kasai, Yuchi Ishikawa, Masaki Hayashi, Yoshimitsu Aoki, Kensho Hara, Hirokatsu Kataoka
• Abstract要約: 本稿では,ビデオ中のアクションを共同で検索し,時間的にハイライトするフレームワークを提案する。 我々の研究は、アクションハイライトのハイライトという新しいタスクを取り上げ、アンビデオ環境でのアクションの発生場所とタイミングを視覚化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.283548146322971
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a framework that jointly retrieves and spatiotemporally highlights actions in videos by enhancing current deep cross-modal retrieval methods. Our work takes on the novel task of action highlighting, which visualizes where and when actions occur in an untrimmed video setting. Action highlighting is a fine-grained task, compared to conventional action recognition tasks which focus on classification or window-based localization. Leveraging weak supervision from annotated captions, our framework acquires spatiotemporal relevance maps and generates local embeddings which relate to the nouns and verbs in captions. Through experiments, we show that our model generates various maps conditioned on different actions, in which conventional visual reasoning methods only go as far as to show a single deterministic saliency map. Also, our model improves retrieval recall over our baseline without alignment by 2-3% on the MSR-VTT dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,映像中の動作を同時検索し,時空間的に強調する枠組みを提案する。 我々の研究はアクションハイライトという新しいタスクに焦点を合わせ、トリミングされていないビデオ環境でのアクションの発生場所とタイミングを視覚化する。 アクションハイライトは、分類やウィンドウベースのローカライゼーションに焦点を当てた従来のアクション認識タスクと比較して、きめ細かいタスクである。 注釈付きキャプションからの弱い監督を活用し,時空間関連マップを取得し,キャプション中の名詞や動詞に関連する局所埋め込みを生成する。 実験により,従来の視覚的推論手法は,一つの決定論的サリエンシマップを示す限り,様々な動作を条件に様々なマップを生成することを示す。 また,MSR-VTTデータセット上でのアライメントを2-3%向上させることなく,ベースライン上での検索リコールを改善する。

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