論文の概要: Memory-augmented Dense Predictive Coding for Video Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01065v1
• Date: Mon, 3 Aug 2020 17:57:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 06:51:44.159691
• Title: Memory-augmented Dense Predictive Coding for Video Representation Learning
• Title（参考訳）: 映像表現学習のためのメモリ拡張Dense Predictive Coding
• Authors: Tengda Han, Weidi Xie, Andrew Zisserman
• Abstract要約: 本稿では,新しいアーキテクチャと学習フレームワーク Memory-augmented Predictive Coding (MemDPC) を提案する。 本稿では、RGBフレームからの視覚のみの自己教師付きビデオ表現学習や、教師なし光学フローからの学習、あるいはその両方について検討する。 いずれの場合も、トレーニングデータの桁数が桁違いに少ない他のアプローチに対して、最先端または同等のパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.69904379356413
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The objective of this paper is self-supervised learning from video, in particular for representations for action recognition. We make the following contributions: (i) We propose a new architecture and learning framework Memory-augmented Dense Predictive Coding (MemDPC) for the task. It is trained with a predictive attention mechanism over the set of compressed memories, such that any future states can always be constructed by a convex combination of the condense representations, allowing to make multiple hypotheses efficiently. (ii) We investigate visual-only self-supervised video representation learning from RGB frames, or from unsupervised optical flow, or both. (iii) We thoroughly evaluate the quality of learnt representation on four different downstream tasks: action recognition, video retrieval, learning with scarce annotations, and unintentional action classification. In all cases, we demonstrate state-of-the-art or comparable performance over other approaches with orders of magnitude fewer training data.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,映像からの自己教師型学習,特に行動認識のための表現である。 私たちは次のような貢献をします i) タスクのための新しいアーキテクチャと学習フレームワーク Memory-augmented Dense Predictive Coding (MemDPC) を提案する。 圧縮された記憶の集合に対する予測的注意機構によって訓練され、任意の将来の状態は常に凝縮表現の凸結合によって構築され、複数の仮説を効率的に作成することができる。 (II)RGBフレームからの視覚のみの自己教師型ビデオ表現学習,あるいは教師なし光流からの学習,あるいはその両方について検討する。 (3)動作認識,ビデオ検索,アノテーションの少ない学習,意図しない行動分類という4つの下流課題における学習表現の質を徹底的に評価した。 いずれの場合も、トレーニングデータの桁数が桁違いに少ない他のアプローチに対して、最先端または同等のパフォーマンスを示す。

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