論文の概要: Comparison of Spatiotemporal Networks for Learning Video Related Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07338v1
• Date: Tue, 15 Sep 2020 19:57:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 06:23:01.852414
• Title: Comparison of Spatiotemporal Networks for Learning Video Related Tasks
• Title（参考訳）: 映像関連課題学習のための時空間ネットワークの比較
• Authors: Logan Courtney, Ramavarapu Sreenivas
• Abstract要約: シーケンスから学習する多くの方法は、個々のフレームから時間的に2D CNNの特徴を処理したり、高性能な2D CNNアーキテクチャ内で直接的に3D畳み込みを利用する。 この研究は、MNISTベースのビデオデータセットを構築し、一般的なビデオ関連タスクのファセット(分類、順序付け、速度推定)のパラメータを制御する。 このデータセットでトレーニングされたモデルは、タスクと2D畳み込み、3D畳み込み、または畳み込みLSTMの使用によって、重要な方法で異なることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many methods for learning from video sequences involve temporally processing 2D CNN features from the individual frames or directly utilizing 3D convolutions within high-performing 2D CNN architectures. The focus typically remains on how to incorporate the temporal processing within an already stable spatial architecture. This work constructs an MNIST-based video dataset with parameters controlling relevant facets of common video-related tasks: classification, ordering, and speed estimation. Models trained on this dataset are shown to differ in key ways depending on the task and their use of 2D convolutions, 3D convolutions, or convolutional LSTMs. An empirical analysis indicates a complex, interdependent relationship between the spatial and temporal dimensions with design choices having a large impact on a network's ability to learn the appropriate spatiotemporal features.
• Abstract（参考訳）: ビデオシーケンスから学習する多くの方法は、個々のフレームから2D CNNの特徴を時間的に処理することや、高性能な2D CNNアーキテクチャ内の3D畳み込みを直接利用することである。 一般に、時間的処理をすでに安定している空間アーキテクチャに組み込む方法に焦点が当てられている。 この研究は、MNISTベースのビデオデータセットを構築し、一般的なビデオ関連タスクのファセット(分類、順序付け、速度推定)のパラメータを制御する。 このデータセットでトレーニングされたモデルは、タスクと2D畳み込み、3D畳み込み、または畳み込みLSTMの使用によって、重要な方法で異なることが示されている。 経験的分析は、空間次元と時間次元の複雑な相互依存関係と、適切な時空間の特徴を学習するネットワークの能力に大きな影響を与える設計選択を示す。

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