論文の概要: Video Action Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06647v2
• Date: Sun, 3 Oct 2021 21:02:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 23:13:22.213119
• Title: Video Action Understanding
• Title（参考訳）: ビデオアクション理解
• Authors: Matthew Hutchinson and Vijay Gadepally
• Abstract要約: 本チュートリアルでは,教師付きビデオ行動理解における基本的話題,基本概念,特筆すべき例を紹介し,体系化する。 具体的には、アクション問題の分類を明らかにし、ビデオデータセットのカタログ化とハイライトを行い、一般的なビデオデータ作成方法を記述し、提案したソリューションをベースライン化するためにドメイン固有のメトリクスを形式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.04698204230499
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Many believe that the successes of deep learning on image understanding problems can be replicated in the realm of video understanding. However, due to the scale and temporal nature of video, the span of video understanding problems and the set of proposed deep learning solutions is arguably wider and more diverse than those of their 2D image siblings. Finding, identifying, and predicting actions are a few of the most salient tasks in this emerging and rapidly evolving field. With a pedagogical emphasis, this tutorial introduces and systematizes fundamental topics, basic concepts, and notable examples in supervised video action understanding. Specifically, we clarify a taxonomy of action problems, catalog and highlight video datasets, describe common video data preparation methods, present the building blocks of state-of-the art deep learning model architectures, and formalize domain-specific metrics to baseline proposed solutions. This tutorial is intended to be accessible to a general computer science audience and assumes a conceptual understanding of supervised learning.
• Abstract（参考訳）: 多くの人は、画像理解問題におけるディープラーニングの成功は、ビデオ理解の領域で再現できると考えている。 しかし、ビデオのスケールと時間的性質から、ビデオ理解の問題の範囲と、提案されたディープラーニングソリューションのセットは、2d画像の兄弟よりもかなり広く、多様である。 行動の発見、特定、予測は、この新興で急速に進化する分野において最も有能なタスクの1つである。 本チュートリアルは,教育的重点を置き,基本的な話題,基本概念,そして映像行動理解における顕著な例を紹介し,体系化する。 具体的には、アクション問題の分類、ビデオデータセットのカタログ化とハイライト、一般的なビデオデータ作成方法の記述、最先端のディープラーニングモデルアーキテクチャの構築ブロックの提示、ベースライン提案されたソリューションへのドメイン固有のメトリクスの形式化などを明らかにする。 このチュートリアルは、一般のコンピュータサイエンスの読者に公開することを目的としており、教師付き学習の概念的理解を前提としている。

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