論文の概要: The Wisdom of Crowds: Temporal Progressive Attention for Early Action Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13340v2
• Date: Sat, 1 Apr 2023 07:37:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 01:23:45.506198
• Title: The Wisdom of Crowds: Temporal Progressive Attention for Early Action Prediction
• Title（参考訳）: 群衆の知恵:早期行動予測のための時間的進歩的注意
• Authors: Alexandros Stergiou, Dima Damen
• Abstract要約: 初期のアクション予測は、部分的に観察されたビデオから進行中のアクションを推測する。 本稿では,細粒度から粗粒度へのプログレッシブサンプリングにより,行動の進化を捉えたボトルネックに基づくアテンションモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.628661890361
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Early action prediction deals with inferring the ongoing action from partially-observed videos, typically at the outset of the video. We propose a bottleneck-based attention model that captures the evolution of the action, through progressive sampling over fine-to-coarse scales. Our proposed Temporal Progressive (TemPr) model is composed of multiple attention towers, one for each scale. The predicted action label is based on the collective agreement considering confidences of these towers. Extensive experiments over four video datasets showcase state-of-the-art performance on the task of Early Action Prediction across a range of encoder architectures. We demonstrate the effectiveness and consistency of TemPr through detailed ablations.
• Abstract（参考訳）: 初期のアクション予測は、部分的に観察されたビデオから進行中のアクションを推測する。 本稿では,細粒度から硬度までの段階的サンプリングにより,動作の進化を捉えるボトルネックに基づく注意モデルを提案する。 提案するテンポラルプログレッシブ(TemPr)モデルは,複数のアテンションタワーで構成されている。 予測された行動ラベルは、これらの塔の信頼性を考慮する集合的な合意に基づいている。 4つのビデオデータセットにわたる広範囲な実験は、さまざまなエンコーダアーキテクチャにわたる早期行動予測のタスクにおける最先端のパフォーマンスを示している。 詳細な説明を通じてTemPrの有効性と一貫性を示す。

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