論文の概要: Leveraging Local Temporal Information for Multimodal Scene Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13992v1
• Date: Tue, 26 Oct 2021 19:58:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-29 11:07:07.698134
• Title: Leveraging Local Temporal Information for Multimodal Scene Classification
• Title（参考訳）: 局所時間情報を活用したマルチモーダルシーン分類
• Authors: Saurabh Sahu, Palash Goyal
• Abstract要約: 映像シーン分類モデルは、映像の空間的(ピクセル的に)および時間的(フレーム的に)特性を効果的に捉えなければならない。 トークン列が与えられた個々のトークンに対して文脈化された表現を得るように設計された自己注意型トランスフォーマーモデルは、多くのコンピュータビジョンタスクで人気が高まっている。 本稿では,ビデオフレーム間の局所的・大域的時間的関係を利用して,各フレームの文脈的表現をより良くする自己注意ブロックを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.548744259567837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robust video scene classification models should capture the spatial (pixel-wise) and temporal (frame-wise) characteristics of a video effectively. Transformer models with self-attention which are designed to get contextualized representations for individual tokens given a sequence of tokens, are becoming increasingly popular in many computer vision tasks. However, the use of Transformer based models for video understanding is still relatively unexplored. Moreover, these models fail to exploit the strong temporal relationships between the neighboring video frames to get potent frame-level representations. In this paper, we propose a novel self-attention block that leverages both local and global temporal relationships between the video frames to obtain better contextualized representations for the individual frames. This enables the model to understand the video at various granularities. We illustrate the performance of our models on the large scale YoutTube-8M data set on the task of video categorization and further analyze the results to showcase improvement.
• Abstract（参考訳）: ロバストなビデオシーン分類モデルは、ビデオの空間的(ピクセル的)特性と時間的(フレーム的)特性を効果的に捉えるべきである。 トークン列が与えられた個々のトークンに対して文脈化された表現を得るように設計された自己注意型トランスフォーマーモデルは、多くのコンピュータビジョンタスクで人気が高まっている。 しかし、ビデオ理解におけるTransformerベースのモデルの使用は、いまだに未検討である。 さらに、これらのモデルは、隣接するビデオフレーム間の強い時間的関係を利用して、強力なフレームレベルの表現を得ることができない。 本稿では,ビデオフレーム間の局所的および大域的な時間的関係を利用して,個々のフレームの文脈的表現性を向上させる新しいセルフアテンションブロックを提案する。 これにより、モデルは様々な粒度でビデオを理解することができる。 ビデオ分類課題に設定した大規模youttube-8mデータを用いて,本モデルの性能を解説し,改善を示すためにさらに分析を行った。

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