論文の概要: Bringing Image Scene Structure to Video via Frame-Clip Consistency of Object Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06346v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 17:45:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 15:56:49.199043
• Title: Bringing Image Scene Structure to Video via Frame-Clip Consistency of Object Tokens
• Title（参考訳）: オブジェクトトークンのフレームクリップ一貫性による映像シーン構造の実現
• Authors: Elad Ben-Avraham, Roei Herzig, Karttikeya Mangalam, Amir Bar, Anna Rohrbach, Leonid Karlinsky, Trevor Darrell, Amir Globerson
• Abstract要約: StructureViTは、トレーニング中にのみ利用可能な少数の画像の構造を利用することで、ビデオモデルを改善する方法を示している。 SViTでは、複数のビデオ理解タスクとデータセットのパフォーマンスが大幅に向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.98605636451806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent action recognition models have achieved impressive results by integrating objects, their locations and interactions. However, obtaining dense structured annotations for each frame is tedious and time-consuming, making these methods expensive to train and less scalable. At the same time, if a small set of annotated images is available, either within or outside the domain of interest, how could we leverage these for a video downstream task? We propose a learning framework StructureViT (SViT for short), which demonstrates how utilizing the structure of a small number of images only available during training can improve a video model. SViT relies on two key insights. First, as both images and videos contain structured information, we enrich a transformer model with a set of \emph{object tokens} that can be used across images and videos. Second, the scene representations of individual frames in video should "align" with those of still images. This is achieved via a \emph{Frame-Clip Consistency} loss, which ensures the flow of structured information between images and videos. We explore a particular instantiation of scene structure, namely a \emph{Hand-Object Graph}, consisting of hands and objects with their locations as nodes, and physical relations of contact/no-contact as edges. SViT shows strong performance improvements on multiple video understanding tasks and datasets; and it wins first place in the Ego4D CVPR'22 Object State Localization challenge. For code and pretrained models, visit the project page at \url{https://eladb3.github.io/SViT/}
• Abstract（参考訳）: 最近の行動認識モデルは、オブジェクト、それらの位置、相互作用を統合することで印象的な結果を得た。 しかし、各フレームに対して厳密な構造化アノテーションを取得するのは面倒で時間を要するため、これらのメソッドはトレーニングコストが高く、スケーラビリティも低い。 同時に、関心領域内外を問わず、注釈付き画像の小さなセットが利用可能であれば、これをビデオ下流タスクに活用するにはどうすればよいのか? 学習フレームワークStructureViT(略してSViT)を提案し、トレーニング中にのみ利用できる少数の画像の構造を利用することで、ビデオモデルを改善する方法を示す。 SViTは2つの重要な洞察に依存している。 まず、画像とビデオの両方に構造化情報が含まれているため、画像とビデオにまたがって使用できる「emph{object tokens}」セットのトランスフォーマーモデルを統合する。 第二に、動画中の個々のフレームのシーン表現は静止画と「一致」すべきである。 これは、画像とビデオ間の構造化情報の流れを保証する \emph{frame-clip consistency} 損失によって達成される。 場面構造の特定のインスタンス化、すなわち、手と物体がノードとして位置し、接点/非接点がエッジとして物理的関係からなる、\emph{hand-object graph} を探索する。 SViTは、複数のビデオ理解タスクとデータセットで強力なパフォーマンス向上を示しており、Ego4D CVPR'22 Object State Localizationチャレンジで優勝している。 コードと事前訓練されたモデルについては、プロジェクトページの \url{https://eladb3.github.io/SViT/} を参照してください。

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