論文の概要: t-EVA: Time-Efficient t-SNE Video Annotation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13202v1
- Date: Thu, 26 Nov 2020 09:56:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 08:37:21.304057
- Title: t-EVA: Time-Efficient t-SNE Video Annotation
- Title(参考訳): t-EVA: 時間効率の良いt-SNEビデオアノテーション
- Authors: Soroosh Poorgholi, Osman Semih Kayhan and Jan C. van Gemert
- Abstract要約: t-EVAは、ビデオ分類におけるテスト精度を維持しながら、他のビデオアノテーションツールより優れている。
t-EVAはビデオ分類におけるテスト精度を維持しつつ、他のビデオアノテーションツールよりも優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.02592287695421
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Video understanding has received more attention in the past few years due to
the availability of several large-scale video datasets. However, annotating
large-scale video datasets are cost-intensive. In this work, we propose a
time-efficient video annotation method using spatio-temporal feature similarity
and t-SNE dimensionality reduction to speed up the annotation process
massively. Placing the same actions from different videos near each other in
the two-dimensional space based on feature similarity helps the annotator to
group-label video clips. We evaluate our method on two subsets of the
ActivityNet (v1.3) and a subset of the Sports-1M dataset. We show that t-EVA
can outperform other video annotation tools while maintaining test accuracy on
video classification.
- Abstract(参考訳): ビデオ理解は、いくつかの大規模なビデオデータセットが利用可能であることから、ここ数年で注目されている。
しかし、大規模ビデオデータセットの注釈付けはコストがかかる。
本研究では,時空間的特徴類似度とt-SNE次元の低減を用いた時間効率なビデオアノテーション手法を提案する。
異なるビデオから同じアクションを2次元の空間に配置することは、アノテータがグループラベルのビデオクリップを作成するのに役立ちます。
本研究では,ActivityNetの2つのサブセット(v1.3)とSports-1Mデータセットのサブセットについて評価する。
t-EVAはビデオ分類におけるテスト精度を維持しつつ、他のビデオアノテーションツールよりも優れていることを示す。
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