論文の概要: BasicTAD: an Astounding RGB-Only Baseline for Temporal Action Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02717v1
• Date: Thu, 5 May 2022 15:42:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-06 14:54:37.653454
• Title: BasicTAD: an Astounding RGB-Only Baseline for Temporal Action Detection
• Title（参考訳）: BasicTAD: 時間的行動検出のためのRGB専用ベースライン
• Authors: Min Yang, Guo Chen, Yin-Dong Zheng, Tong Lu, Limin Wang
• Abstract要約: 我々は、時間的行動検出(TAD)のための、単純で、単純で、かつ、かつ、必須のベースラインについて研究する。 我々は,TADパイプラインをデータサンプリング,バックボーン設計,ネック構造,検出ヘッドという,いくつかの重要なコンポーネントに分解する。 我々のベーシックTADは、2ストリーム入力を持つ最先端の手法に非常に近い、驚くべきRGB-Onlyベースラインを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.37418710853632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal action detection (TAD) is extensively studied in the video understanding community by following the object detection pipelines in images. However, complex designs are not uncommon in TAD, such as two-stream feature extraction, multi-stage training, complex temporal modeling, and global context fusion. In this paper, we do not aim to introduce any novel technique for TAD. Instead, we study a simple, straightforward, yet must-known baseline given the current status of complex design and low efficiency in TAD. In our simple baseline (BasicTAD), we decompose the TAD pipeline into several essential components: data sampling, backbone design, neck construction, and detection head. We empirically investigate the existing techniques in each component for this baseline and, more importantly, perform end-to-end training over the entire pipeline thanks to the simplicity in design. Our BasicTAD yields an astounding RGB-Only baseline very close to the state-of-the-art methods with two-stream inputs. In addition, we further improve the BasicTAD by preserving more temporal and spatial information in network representation (termed as BasicTAD Plus). Empirical results demonstrate that our BasicTAD Plus is very efficient and significantly outperforms the previous methods on the datasets of THUMOS14 and FineAction. Our approach can serve as a strong baseline for TAD. The code will be released at https://github.com/MCG-NJU/BasicTAD.
• Abstract（参考訳）: 時間的行動検出(tad)は,映像中の物体検出パイプラインを追従することにより,映像理解コミュニティで広く研究されている。 しかし、2つのストリームの特徴抽出、多段階トレーニング、複雑な時間的モデリング、グローバルコンテキスト融合など、複雑な設計はtadでは珍しくない。 本稿では,TADの新しい技術を導入することを目的としていない。 その代わりに、複雑な設計の現在の状況とTADの低効率を考えると、単純で単純だが必須のベースラインについて研究する。 単純なベースライン(BasicTAD)では,データサンプリング,バックボーン設計,ネック構造,検出ヘッドといった,TADパイプラインをいくつかの重要なコンポーネントに分解しています。 このベースラインに対する各コンポーネントの既存のテクニックを実証的に調査し、さらに重要なのは、設計の単純さのおかげで、パイプライン全体のエンドツーエンドのトレーニングを実行します。 我々のベーシックTADは、2ストリーム入力を持つ最先端の手法に非常に近い驚くべきRGB-Onlyベースラインを得る。 さらに,ネットワーク表現における時間的および空間的情報(basictad plus)の保存により,基本タッドをさらに改善する。 実験の結果、我々のbasictad plusは非常に効率的で、thums14のデータセットとファインアクションの以前の方法を大幅に上回っています。 我々のアプローチはTADの強力なベースラインとして機能する。 コードはhttps://github.com/mcg-nju/basictadでリリースされる。

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