論文の概要: Weakly Supervised Temporal Action Localization via Representative Snippet Knowledge Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02925v1
• Date: Sun, 6 Mar 2022 09:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 17:19:08.096350
• Title: Weakly Supervised Temporal Action Localization via Representative Snippet Knowledge Propagation
• Title（参考訳）: 代表的スニペット知識伝播による時間的行動局在の弱化
• Authors: Linjiang Huang, Liang Wang, Hongsheng Li
• Abstract要約: 微弱に監督された時間的行動の局所化は、行動の時間的境界をローカライズすることを目的としており、ビデオレベルのカテゴリラベルのみを用いてカテゴリを同時に識別することを目的としている。 既存の多くの手法は、分類とローカライゼーションの相違をブリッジするために擬似ラベルを生成するが、通常は擬似ラベル生成に限定した文脈情報のみを使用する。 提案手法では,ビデオスニペット間で情報を伝達し,より優れた擬似ラベルを生成するために,各ビデオ中の代表スニペットをマイニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.86505596138256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly supervised temporal action localization aims to localize temporal boundaries of actions and simultaneously identify their categories with only video-level category labels. Many existing methods seek to generate pseudo labels for bridging the discrepancy between classification and localization, but usually only make use of limited contextual information for pseudo label generation. To alleviate this problem, we propose a representative snippet summarization and propagation framework. Our method seeks to mine the representative snippets in each video for propagating information between video snippets to generate better pseudo labels. For each video, its own representative snippets and the representative snippets from a memory bank are propagated to update the input features in an intra- and inter-video manner. The pseudo labels are generated from the temporal class activation maps of the updated features to rectify the predictions of the main branch. Our method obtains superior performance in comparison to the existing methods on two benchmarks, THUMOS14 and ActivityNet1.3, achieving gains as high as 1.2% in terms of average mAP on THUMOS14.
• Abstract（参考訳）: 微弱に監督された時間的行動局所化は、行動の時間的境界をローカライズすることを目的としており、同時にビデオレベルのカテゴリラベルのみを用いてカテゴリを識別する。 既存の多くの手法は、分類とローカライゼーションの相違をブリッジするために擬似ラベルを生成するが、通常は擬似ラベル生成に限定した文脈情報のみを使用する。 この問題を軽減するために,代表的要約・伝播フレームワークを提案する。 提案手法では,ビデオスニペット間で情報を伝達し,より優れた擬似ラベルを生成するために,各ビデオ中の代表スニペットをマイニングする。 各ビデオに対して、それぞれの代表スニペットとメモリバンクの代表スニペットが伝播して、イントラおよびイントラビデオ方式で入力機能を更新する。 更新された特徴の時間クラス活性化マップから擬似ラベルを生成し、メインブランチの予測を是正する。 提案手法は,THUMOS14とActivityNet1.3の2つのベンチマークにおける既存手法と比較して優れた性能を示し,THUMOS14の平均mAPは1.2%向上した。

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