論文の概要: FineDiving: A Fine-grained Dataset for Procedure-aware Action Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03646v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 17:59:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 14:59:45.171633
• Title: FineDiving: A Fine-grained Dataset for Procedure-aware Action Quality Assessment
• Title（参考訳）: FineDiving: アクション品質評価のための細粒度データセット
• Authors: Jinglin Xu, Yongming Rao, Xumin Yu, Guangyi Chen, Jie Zhou, Jiwen Lu
• Abstract要約: 競争力のあるスポーツビデオにおける行動の高レベル意味論と内部時間構造の両方を理解することが、予測を正確かつ解釈可能なものにする鍵である、と我々は主張する。 本研究では,多様なダイビングイベントに対して,アクションプロシージャに関する詳細なアノテーションを付加した,ファインディビングと呼ばれる詳細なデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.09267863425492
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most existing action quality assessment methods rely on the deep features of an entire video to predict the score, which is less reliable due to the non-transparent inference process and poor interpretability. We argue that understanding both high-level semantics and internal temporal structures of actions in competitive sports videos is the key to making predictions accurate and interpretable. Towards this goal, we construct a new fine-grained dataset, called FineDiving, developed on diverse diving events with detailed annotations on action procedures. We also propose a procedure-aware approach for action quality assessment, learned by a new Temporal Segmentation Attention module. Specifically, we propose to parse pairwise query and exemplar action instances into consecutive steps with diverse semantic and temporal correspondences. The procedure-aware cross-attention is proposed to learn embeddings between query and exemplar steps to discover their semantic, spatial, and temporal correspondences, and further serve for fine-grained contrastive regression to derive a reliable scoring mechanism. Extensive experiments demonstrate that our approach achieves substantial improvements over state-of-the-art methods with better interpretability. The dataset and code are available at \url{https://github.com/xujinglin/FineDiving}.
• Abstract（参考訳）: 既存のアクション品質評価手法の多くは、スコアを予測するためにビデオ全体の深い特徴に依存しており、不透明な推論プロセスと低い解釈可能性のために信頼性が低い。 スポーツビデオにおけるハイレベルセマンティクスと行動の内部的時間構造の両方を理解することが、予測を正確かつ解釈可能なものにするための鍵であると主張する。 この目的に向けて,アクションプロシージャに関する詳細なアノテーションを備えた多種多様なダイビングイベントに基づいて,ファインディビジョンと呼ばれる新しいきめ細かいデータセットを構築した。 また,新たな時間分割注意モジュールを用いて,行動品質評価のための手順認識手法を提案する。 具体的には,ペアワイズクエリとexemplarアクションインスタンスを,意味的および時間的対応の異なる連続したステップに解析する。 提案手法は,問合せと先行ステップ間の埋め込みを学習し,その意味的,空間的,時間的対応を把握し,また信頼性の高いスコアリング機構を導出するための微細なコントラスト回帰に役立てる。 広範な実験により,我々のアプローチは解釈性を高めつつ,最先端のメソッドよりも大幅に改善できることが証明された。 データセットとコードは \url{https://github.com/xujinglin/finediving} で入手できる。

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