論文の概要: AxIoU: An Axiomatically Justified Measure for Video Moment Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16062v1
- Date: Wed, 30 Mar 2022 05:19:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-31 16:30:43.193351
- Title: AxIoU: An Axiomatically Justified Measure for Video Moment Retrieval
- Title(参考訳): axiou:ビデオモーメント検索のための公理的に正当化された尺度
- Authors: Riku Togashi, Mayu Otani, Yuta Nakashima, Esa Rahtu, Janne Heikkila,
Tetsuya Sakai
- Abstract要約: ビデオモーメント検索(VMR)の代替手段を提案する。
AxIoU は VMR 評価において 2 つの重要な公理を満たすことを示す。
また、AxIoUがR@$K,theta$とどのように一致しているかを実証的に検証し、テストデータや人手による時間境界の変化に対する安定性についても検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 47.665259947270336
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Evaluation measures have a crucial impact on the direction of research.
Therefore, it is of utmost importance to develop appropriate and reliable
evaluation measures for new applications where conventional measures are not
well suited. Video Moment Retrieval (VMR) is one such application, and the
current practice is to use R@$K,\theta$ for evaluating VMR systems. However,
this measure has two disadvantages. First, it is rank-insensitive: It ignores
the rank positions of successfully localised moments in the top-$K$ ranked list
by treating the list as a set. Second, it binarizes the Intersection over Union
(IoU) of each retrieved video moment using the threshold $\theta$ and thereby
ignoring fine-grained localisation quality of ranked moments.
We propose an alternative measure for evaluating VMR, called Average Max IoU
(AxIoU), which is free from the above two problems. We show that AxIoU
satisfies two important axioms for VMR evaluation, namely, \textbf{Invariance
against Redundant Moments} and \textbf{Monotonicity with respect to the Best
Moment}, and also that R@$K,\theta$ satisfies the first axiom only. We also
empirically examine how AxIoU agrees with R@$K,\theta$, as well as its
stability with respect to change in the test data and human-annotated temporal
boundaries.
- Abstract(参考訳): 評価尺度は研究の方向性に重大な影響を与える。
したがって、従来の対策が適さない新規アプリケーションに対して、適切で信頼性の高い評価手法を開発することが最も重要である。
Video Moment Retrieval (VMR)はそのようなアプリケーションのひとつで、現在のプラクティスは、VMRシステムの評価にR@$K,\theta$を使用することである。
しかし、この尺度には2つの欠点がある。
リストを集合として扱うことで、上位の$K$ランクリストのローカライズされたモーメントのランク位置を無視する。
第二に、検索された各ビデオモーメントのIoU(Intersection over Union)をしきい値$\theta$で二項化することで、ランキングモーメントのきめ細かいローカライゼーション品質を無視する。
本稿では、上記の2つの問題から解放された平均マックスIoU(AxIoU)と呼ばれるVMRの評価方法を提案する。
我々は、AxIoUがVMR評価に重要な公理を2つ満たしていることを示す。すなわち、冗長モーメントに対する \textbf{Invariance とベストモーメントに対する \textbf{Monotonicity であり、R@$K,\theta$ は最初の公理のみを満たす。
また,axiou が r@$k,\theta$ とどのように一致するか,また,テストデータの変化と人間による時間的境界の安定性についても実験的に検討した。
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