論文の概要: SEAL: A Large-scale Video Dataset of Multi-grained Spatio-temporally Action Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02688v1
• Date: Wed, 6 Apr 2022 09:27:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-07 14:06:03.547432
• Title: SEAL: A Large-scale Video Dataset of Multi-grained Spatio-temporally Action Localization
• Title（参考訳）: SEAL: 時空間局所化のための大規模ビデオデータセット
• Authors: Shimin Chen, Wei Li, Chen Chen, Jianyang Gu, Jiaming Chu, Xunqiang Tao, Yandong Guo
• Abstract要約: 本稿では,SEALと呼ばれる新しい大規模ビデオデータセットを提案する。 SEALは2種類のアノテーション、SEALチューブとSEALクリップで構成されている。 SEAL Clipsは2秒のクリップで空間内の原子の作用をローカライズし、1人あたりの複数のラベルを持つ510.4kのアクションラベルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.50298807752728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In spite of many dataset efforts for human action recognition, current computer vision algorithms are still limited to coarse-grained spatial and temporal annotations among human daily life. In this paper, we introduce a novel large-scale video dataset dubbed SEAL for multi-grained Spatio-tEmporal Action Localization. SEAL consists of two kinds of annotations, SEAL Tubes and SEAL Clips. We observe that atomic actions can be combined into many complex activities. SEAL Tubes provide both atomic action and complex activity annotations in tubelet level, producing 49.6k atomic actions spanning 172 action categories and 17.7k complex activities spanning 200 activity categories. SEAL Clips localizes atomic actions in space during two-second clips, producing 510.4k action labels with multiple labels per person. Extensive experimental results show that SEAL significantly helps to advance video understanding.
• Abstract（参考訳）: 人間の行動認識のための多くのデータセット努力にもかかわらず、現在のコンピュータビジョンアルゴリズムは、人間の日常生活における粗い空間的および時間的アノテーションに制限されている。 本稿では,SEALと呼ばれる大規模ビデオデータセットを多粒度スポース・tエンポラル・アクション・ローカライゼーションのために導入する。 SEALは2種類のアノテーション、SEALチューブとSEALクリップで構成されている。 我々は、原子の作用が多くの複雑な活動に結合できることを観察する。 SEALチューブは、チューブレットレベルでのアトミックアクションと複雑なアクティビティアノテーションの両方を提供し、172のアクションカテゴリにまたがる49.6kの原子アクションと200のアクティビティカテゴリにまたがる17.7kの複雑なアクティビティを生成する。 SEAL Clipsは2秒のクリップで空間内の原子の作用をローカライズし、1人あたりの複数のラベルを持つ510.4kのアクションラベルを生成する。 広汎な実験結果から,SEALは映像理解の促進に有効であることが示唆された。

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