論文の概要: vCLIMB: A Novel Video Class Incremental Learning Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09381v1
- Date: Sun, 23 Jan 2022 22:14:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-26 07:01:25.962483
- Title: vCLIMB: A Novel Video Class Incremental Learning Benchmark
- Title（参考訳）: vclimb: 新しいビデオクラスインクリメンタル学習ベンチマーク
- Authors: Andr\'es Villa, Kumail Alhamoud, Juan Le\'on Alc\'azar, Fabian Caba
Heilbron, Victor Escorcia and Bernard Ghanem
- Abstract要約: 本稿では,ビデオ連続学習ベンチマークvCLIMBを紹介する。
vCLIMBは、ビデオ連続学習における深層モデルの破滅的な忘れを解析するための標準化されたテストベッドである。
本稿では,メモリベース連続学習法に適用可能な時間的整合性正規化を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.90485760679411
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Continual learning (CL) is under-explored in the video domain. The few
existing works contain splits with imbalanced class distributions over the
tasks, or study the problem in unsuitable datasets. We introduce vCLIMB, a
novel video continual learning benchmark. vCLIMB is a standardized test-bed to
analyze catastrophic forgetting of deep models in video continual learning. In
contrast to previous work, we focus on class incremental continual learning
with models trained on a sequence of disjoint tasks, and distribute the number
of classes uniformly across the tasks. We perform in-depth evaluations of
existing CL methods in vCLIMB, and observe two unique challenges in video data.
The selection of instances to store in episodic memory is performed at the
frame level. Second, untrimmed training data influences the effectiveness of
frame sampling strategies. We address these two challenges by proposing a
temporal consistency regularization that can be applied on top of memory-based
continual learning methods. Our approach significantly improves the baseline,
by up to 24% on the untrimmed continual learning task. To streamline and foster
future research in video continual learning, we will publicly release the code
for our benchmark and method.
- Abstract（参考訳）: 連続学習(CL)はビデオ領域では未探索である。
現存する数少ない研究は、タスク上の不均衡なクラス分布を持つ分割を含むか、不適切なデータセットで問題を研究している。
本稿では,ビデオ連続学習ベンチマークvCLIMBを紹介する。
vCLIMBは、ビデオ連続学習における深層モデルの破滅的な忘れを解析するための標準化されたテストベッドである。
従来の研究とは対照的に,不連続なタスクの列で訓練されたモデルを用いた逐次的連続学習に焦点を合わせ,タスク間でクラス数を均一に分配する。
我々は,vCLIMBにおける既存のCL手法の詳細な評価を行い,ビデオデータにおける2つのユニークな課題を観察する。
エピソードメモリに格納するインスタンスの選択は、フレームレベルで行われる。
第2に,非トリミングトレーニングデータは,フレームサンプリング戦略の有効性に影響を与える。
本稿では,この2つの課題に,メモリベース連続学習法に適用可能な時間的整合性正規化を提案する。
我々のアプローチはベースラインを大幅に改善し、未解決の連続学習タスクを最大24%改善する。
ビデオ連続学習における今後の研究の合理化と促進のために,我々のベンチマークとメソッドのコードを公開する。
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