Fugu-MT 論文翻訳(概要): t-EVA: Time-Efficient t-SNE Video Annotation

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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