論文の概要: Low Pass Filter for Anti-aliasing in Temporal Action Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11403v1
• Date: Fri, 23 Apr 2021 03:57:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 13:08:14.323425
• Title: Low Pass Filter for Anti-aliasing in Temporal Action Localization
• Title（参考訳）: 時間的行動局在におけるアンチエイリアシングのための低パスフィルタ
• Authors: Cece Jin, Yuanqi Chen, Ge Li, Tao Zhang, Thomas Li
• Abstract要約: 本稿では,時間的行動定位法におけるエイリアスの存在を検証する。 高周波帯域の抑制により低域通過フィルタを用いてこの問題を解決する。 実験により、TALにおける低域通過フィルタによるアンチエイリアシングは有利かつ効率的であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.139834271977913
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In temporal action localization methods, temporal downsampling operations are widely used to extract proposal features, but they often lead to the aliasing problem, due to lacking consideration of sampling rates. This paper aims to verify the existence of aliasing in TAL methods and investigate utilizing low pass filters to solve this problem by inhibiting the high-frequency band. However, the high-frequency band usually contains large amounts of specific information, which is important for model inference. Therefore, it is necessary to make a tradeoff between anti-aliasing and reserving high-frequency information. To acquire optimal performance, this paper learns different cutoff frequencies for different instances dynamically. This design can be plugged into most existing temporal modeling programs requiring only one additional cutoff frequency parameter. Integrating low pass filters to the downsampling operations significantly improves the detection performance and achieves comparable results on THUMOS'14, ActivityNet~1.3, and Charades datasets. Experiments demonstrate that anti-aliasing with low pass filters in TAL is advantageous and efficient.
• Abstract（参考訳）: 時間的行動局在化法では、時間的ダウンサンプリング操作が提案特徴の抽出に広く用いられているが、サンプリング率の考慮が欠如しているため、しばしばエイリアス問題を引き起こす。 本稿では,tal法におけるエイリアスの存在を検証し,低域通過フィルタを用いて高周波帯域の抑制によりこの問題を解決する。 しかし、高周波帯域は通常、モデル推論にとって重要な大量の特定情報を含む。 したがって、アンチエイリアスと高周波情報の保存のトレードオフが必要である。 最適性能を得るために,異なるインスタンスのカットオフ周波数を動的に学習する。 この設計は1つのカットオフ周波数パラメータのみを必要とする既存の時間的モデリングプログラムにプラグインすることができる。 ローパスフィルタをダウンサンプリング操作に統合すると、検出性能が大幅に向上し、THUMOS'14、ActivityNet~1.3、Charadesデータセットで同等の結果が得られる。 実験により、TALにおける低域通過フィルタによるアンチエイリアシングは有利かつ効率的であることが示された。

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