論文の概要: Colar: Effective and Efficient Online Action Detection by Consulting Exemplars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01057v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 12:13:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 15:39:55.837238
• Title: Colar: Effective and Efficient Online Action Detection by Consulting Exemplars
• Title（参考訳）: colar: コンサルタントによる効果的なオンラインアクション検出
• Authors: Le Yang, Junwei Han, Dingwen Zhang
• Abstract要約: 本研究では,まずフレームと模範フレームの類似度を計測し,その類似度重みに基づいて模範特徴を集約する,効果的な模範解釈機構を開発する。 カテゴリレベルのモデリングの相補性のため,本手法は軽量なアーキテクチャを採用しているが,3つのベンチマークで新たなハイパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.28515426925621
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online action detection has attracted increasing research interests in recent years. Current works model historical dependencies and anticipate future to perceive the action evolution within a video segment and improve the detection accuracy. However, the existing paradigm ignores category-level modeling and does not pay sufficient attention to efficiency. Considering a category, its representative frames exhibit various characteristics. Thus, the category-level modeling can provide complementary guidance to the temporal dependencies modeling. In this paper, we develop an effective exemplar-consultation mechanism that first measures the similarity between a frame and exemplary frames, and then aggregates exemplary features based on the similarity weights. This is also an efficient mechanism as both similarity measurement and feature aggregation require limited computations. Based on the exemplar-consultation mechanism, the long-term dependencies can be captured by regarding historical frames as exemplars, and the category-level modeling can be achieved by regarding representative frames from a category as exemplars. Due to the complementarity from the category-level modeling, our method employs a lightweight architecture but achieves new high performance on three benchmarks. In addition, using a spatio-temporal network to tackle video frames, our method spends 9.8 seconds to dispose of a one-minute video and achieves comparable performance.
• Abstract（参考訳）: オンライン行動検出は近年研究の関心を惹きつけている。 現在のワークモデル 過去の依存関係をモデル化し、ビデオセグメント内のアクションの進化を知覚し、検出精度を向上させる未来を予測している。 しかし、既存のパラダイムはカテゴリレベルのモデリングを無視し、効率に十分な注意を払っていない。 カテゴリを考えると、その代表フレームには様々な特徴がある。 したがって、カテゴリレベルのモデリングは、時間依存モデリングに対する補完的なガイダンスを提供することができる。 本稿では,まずフレームと模範フレームの類似度を計測し,その類似度重みに基づいて模範特徴を集約する,効果的な模範解釈機構を開発する。 これはまた、類似度測定と特徴集約の両方が限られた計算を必要とするため、効率的なメカニズムである。 模範解釈機構に基づき, 歴史的フレームを模範として, 長期的依存関係を捉えることができ, カテゴリーレベルのモデリングを模範として代表フレームを模範として行うことができる。 カテゴリレベルのモデリングの相補性から,提案手法は軽量アーキテクチャを採用しているが,3つのベンチマークで新たなハイパフォーマンスを実現する。 さらに, 時空間ネットワークを用いてビデオフレームに対処し, 1分間のビデオの処理に9.8秒を要し, 同等の性能を実現する。

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