論文の概要: Uncertainty-Aware Weakly Supervised Action Detection from Untrimmed Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10703v1
• Date: Tue, 21 Jul 2020 10:45:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 04:56:38.384451
• Title: Uncertainty-Aware Weakly Supervised Action Detection from Untrimmed Videos
• Title（参考訳）: 不確かさを意識した映像からの行動検出
• Authors: Anurag Arnab, Chen Sun, Arsha Nagrani, Cordelia Schmid
• Abstract要約: 本稿では,ビデオフレームラベルのみを用いてトレーニングした,禁止レベルの行動認識モデルを提案する。 人1人当たりの手法は、複数のインスタンス学習フレームワーク内の大規模な画像データセットで訓練されている。 標準的な多重インスタンス学習の仮定では、各バッグには、指定されたラベルを持つ少なくとも1つのインスタンスが含まれているという仮定が無効である場合、どのようにメソッドを適用するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.02074241700728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the recent advances in video classification, progress in spatio-temporal action recognition has lagged behind. A major contributing factor has been the prohibitive cost of annotating videos frame-by-frame. In this paper, we present a spatio-temporal action recognition model that is trained with only video-level labels, which are significantly easier to annotate. Our method leverages per-frame person detectors which have been trained on large image datasets within a Multiple Instance Learning framework. We show how we can apply our method in cases where the standard Multiple Instance Learning assumption, that each bag contains at least one instance with the specified label, is invalid using a novel probabilistic variant of MIL where we estimate the uncertainty of each prediction. Furthermore, we report the first weakly-supervised results on the AVA dataset and state-of-the-art results among weakly-supervised methods on UCF101-24.
• Abstract（参考訳）: 近年の映像分類の進歩にもかかわらず、時空間行動認識の進歩は遅れている。 主な要因は、フレームごとにビデオに注釈を付けることの禁止コストである。 本稿では,映像レベルラベルのみを用いて訓練された時空間的行動認識モデルを提案する。 提案手法は,複数インスタンス学習フレームワーク内で大規模な画像データセットをトレーニングしたフレーム単位の人物検出装置を活用する。 我々は,各バッグが特定のラベルを持つインスタンスを少なくとも1つ含むという標準的な多重インスタンス学習仮定が,予測の不確かさを推定するMILの新しい確率的変種を用いて無効である場合に,我々の方法を適用する方法を示す。 さらに、UCF101-24における弱教師付き手法のうち、AVAデータセットに関する最初の弱教師付き結果と最先端結果について報告する。

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