論文の概要: Exploring Temporal Granularity in Self-Supervised Video Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04480v1
• Date: Wed, 8 Dec 2021 18:58:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-09 14:32:35.319660
• Title: Exploring Temporal Granularity in Self-Supervised Video Representation Learning
• Title（参考訳）: 自己監督型映像表現学習における時間的粒度探索
• Authors: Rui Qian, Yeqing Li, Liangzhe Yuan, Boqing Gong, Ting Liu, Matthew Brown, Serge Belongie, Ming-Hsuan Yang, Hartwig Adam, Yin Cui
• Abstract要約: 本研究は,ビデオ表現学習における時間的グラニュラリティの探索を目的とした,TeGという自己教師型学習フレームワークを提案する。 TeGの柔軟性は、8つのビデオベンチマークで最先端の結果をもたらし、ほとんどの場合、教師付き事前トレーニングよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.02421058335533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents a self-supervised learning framework named TeG to explore Temporal Granularity in learning video representations. In TeG, we sample a long clip from a video and a short clip that lies inside the long clip. We then extract their dense temporal embeddings. The training objective consists of two parts: a fine-grained temporal learning objective to maximize the similarity between corresponding temporal embeddings in the short clip and the long clip, and a persistent temporal learning objective to pull together global embeddings of the two clips. Our study reveals the impact of temporal granularity with three major findings. 1) Different video tasks may require features of different temporal granularities. 2) Intriguingly, some tasks that are widely considered to require temporal awareness can actually be well addressed by temporally persistent features. 3) The flexibility of TeG gives rise to state-of-the-art results on 8 video benchmarks, outperforming supervised pre-training in most cases.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,ビデオ表現学習における時間的グラニュラリティの探索を目的とした,TeGという自己教師型学習フレームワークを提案する。 TeGでは、ビデオから長いクリップをサンプリングし、長いクリップの中に短いクリップを配置します。 そして、その密集した時間的埋め込みを抽出する。 訓練対象は2つの部分から構成される: 短いクリップと長いクリップに対応する時間的埋め込みの類似性を最大化する微粒な時間的学習目標と、2つのクリップのグローバルな埋め込みをまとめる持続的な時間的学習目標である。 本研究は, 時間的粒度の影響を3つの大きな知見で明らかにする。 1) 異なる映像課題は, 時間的粒度の異なる特徴を必要とする。 2)興味深いことに、時間的認識を必要とすると思われるタスクは、時間的持続性の特徴によって実際にうまく対処できる。 3) TeGの柔軟性は、8つのビデオベンチマークで最先端の結果をもたらし、ほとんどの場合、教師付き事前トレーニングよりも優れています。

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