論文の概要: Hierarchical Modeling for Task Recognition and Action Segmentation in Weakly-Labeled Instructional Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05697v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 02:32:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 02:11:16.398468
• Title: Hierarchical Modeling for Task Recognition and Action Segmentation in Weakly-Labeled Instructional Videos
• Title（参考訳）: 弱ラベル映像におけるタスク認識とアクションセグメンテーションのための階層的モデリング
• Authors: Reza Ghoddoosian, Saif Sayed, Vassilis Athitsos
• Abstract要約: 本稿では,弱いラベル付き指導ビデオにおけるタスク認識とアクションセグメンテーションに焦点を当てた。 本稿では,意味的階層と時間的階層を利用して指導ビデオの上位レベルタスクを認識できる2ストリームフレームワークを提案する。 提案手法では, 微粒な動作系列の推論を制約するために, 予測タスクを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.187780920448871
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper focuses on task recognition and action segmentation in weakly-labeled instructional videos, where only the ordered sequence of video-level actions is available during training. We propose a two-stream framework, which exploits semantic and temporal hierarchies to recognize top-level tasks in instructional videos. Further, we present a novel top-down weakly-supervised action segmentation approach, where the predicted task is used to constrain the inference of fine-grained action sequences. Experimental results on the popular Breakfast and Cooking 2 datasets show that our two-stream hierarchical task modeling significantly outperforms existing methods in top-level task recognition for all datasets and metrics. Additionally, using our task recognition framework in the proposed top-down action segmentation approach consistently improves the state of the art, while also reducing segmentation inference time by 80-90 percent.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,訓練中のビデオレベルアクションの順序列のみを使用可能な,弱いラベル付き指導ビデオにおけるタスク認識とアクションセグメンテーションに焦点を当てた。 本稿では,意味的階層と時間的階層を利用して指導ビデオの上位タスクを認識する2ストリームフレームワークを提案する。 さらに,提案手法では,微粒なアクションシーケンスの推論を制約するために,予測タスクが使用される。 人気のBreakfast and Cooking 2データセットの実験結果から、私たちの2ストリームの階層的なタスクモデリングは、すべてのデータセットとメトリクスの上位レベルのタスク認識において、既存のメソッドよりも大幅に優れています。 さらに,提案するトップダウンアクションセグメンテーション手法におけるタスク認識フレームワークの利用により,技術状況は一貫して改善され,セグメンテーションの時間も80～90%短縮される。

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