論文の概要: MoDist: Motion Distillation for Self-supervised Video Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09703v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 17:57:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 15:48:05.553283
• Title: MoDist: Motion Distillation for Self-supervised Video Representation Learning
• Title（参考訳）: MoDist: 自己教師型ビデオ表現学習のためのモーション蒸留
• Authors: Fanyi Xiao and Joseph Tighe and Davide Modolo
• Abstract要約: MoDistは、モーション情報を自己教師付きビデオ表現に蒸留する新しい方法である。 我々は,MoDistがフォアグラウンドの動作領域をより重視し,下流のタスクをより一般化することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.05772951598066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present MoDist as a novel method to explicitly distill motion information into self-supervised video representations. Compared to previous video representation learning methods that mostly focus on learning motion cues implicitly from RGB inputs, we show that the representation learned with our MoDist method focus more on foreground motion regions and thus generalizes better to downstream tasks. To achieve this, MoDist enriches standard contrastive learning objectives for RGB video clips with a cross-modal learning objective between a Motion pathway and a Visual pathway. We evaluate MoDist on several datasets for both action recognition (UCF101/HMDB51/SSv2) as well as action detection (AVA), and demonstrate state-of-the-art self-supervised performance on all datasets. Furthermore, we show that MoDist representation can be as effective as (in some cases even better than) representations learned with full supervision. Given its simplicity, we hope MoDist could serve as a strong baseline for future research in self-supervised video representation learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モーディストを,自己教師付き映像表現に動的に運動情報を蒸留する新しい手法として提示する。 RGB入力から暗黙的に動きの手がかりを学習する従来のビデオ表現学習法と比較して,MoDist法で学習した表現は前景の動作領域に重点を置いており,より下流の作業に適応していることを示す。 これを実現するため、modistはrgbビデオクリップの標準的なコントラスト学習目標を運動経路と視覚経路とのクロスモーダル学習目標で強化する。 我々は,行動認識(UCF101/HMDB51/SSv2)と行動検出(AVA)の両方のデータセット上でMoDistを評価し,すべてのデータセットに対して最先端の自己管理性能を示す。 さらに,MoDist表現は,全監督下で学習した表現と同等(場合によってはそれ以上)に効果的であることを示す。 その単純さを考えると、modistが将来の自己教師付きビデオ表現学習研究のベースラインとなることを願っている。

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