論文の概要: Two-Stream Consensus Network: Submission to HACS Challenge 2021 Weakly-Supervised Learning Track

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10829v1
• Date: Mon, 21 Jun 2021 03:36:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-23 02:47:11.419122
• Title: Two-Stream Consensus Network: Submission to HACS Challenge 2021 Weakly-Supervised Learning Track
• Title（参考訳）: Two-Stream Consensus Network: HACS Challenge 2021 Weakly Supervised Learning Track
• Authors: Yuanhao Zhai, Le Wang, David Doermann, Junsong Yuan
• Abstract要約: 弱い監督による時間的行動ローカライゼーションの目標は、ビデオの興味ある動作を時間的に特定し、分類することである。 この課題では,2ストリームコンセンサスネットワーク(TSCN)を主要なフレームワークとして採用しています。 この課題では,本手法が今後の学術研究のベースラインとなることを期待して,第2位にランクインした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.64815984927425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This technical report presents our solution to the HACS Temporal Action Localization Challenge 2021, Weakly-Supervised Learning Track. The goal of weakly-supervised temporal action localization is to temporally locate and classify action of interest in untrimmed videos given only video-level labels. We adopt the two-stream consensus network (TSCN) as the main framework in this challenge. The TSCN consists of a two-stream base model training procedure and a pseudo ground truth learning procedure. The base model training encourages the model to predict reliable predictions based on single modality (i.e., RGB or optical flow), based on the fusion of which a pseudo ground truth is generated and in turn used as supervision to train the base models. On the HACS v1.1.1 dataset, without fine-tuning the feature-extraction I3D models, our method achieves 22.20% on the validation set and 21.68% on the testing set in terms of average mAP. Our solution ranked the 2rd in this challenge, and we hope our method can serve as a baseline for future academic research.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,弱教師付き学習トラックであるhacs temporal action localization challenge 2021の解法を提案する。 弱い監督による時間的行動ローカライゼーションの目標は、ビデオレベルのラベルのみを与えられた未編集ビデオに対する関心の行動の時間的特定と分類である。 この課題では,2ストリームコンセンサスネットワーク(TSCN)を主要なフレームワークとして採用しています。 TSCNは、2ストリームベースモデルのトレーニング手順と擬似基底真理学習手順で構成される。 ベースモデルトレーニングは、擬似基底真理が生成される融合に基づいて、単一のモダリティ(すなわち、RGBまたは光フロー)に基づいて信頼できる予測を予測し、ベースモデルをトレーニングするための監督として使用することを奨励する。 HACS v1.1.1データセットでは、特徴抽出I3Dモデルを微調整することなく、検証セットで22.20%、平均mAPで21.68%を達成する。 私たちのソリューションはこの課題で2位にランクインし、この方法が将来の学術研究のベースラインとなることを願っています。

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