論文の概要: Alignment-guided Temporal Attention for Video Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00132v1
• Date: Fri, 30 Sep 2022 23:10:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 15:15:30.818025
• Title: Alignment-guided Temporal Attention for Video Action Recognition
• Title（参考訳）: 映像動作認識のためのアライメント誘導時間注意
• Authors: Yizhou Zhao, Zhenyang Li, Xun Guo, Yan Lu
• Abstract要約: フレームごとのアライメントは、フレーム表現間の相互情報を増大させる可能性があることを示す。 隣接フレーム間のパラメータフリーパッチレベルのアライメントで1次元の時間的注意を延長するためのアライメント誘導時間注意(ATA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.5171795689609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal modeling is crucial for various video learning tasks. Most recent approaches employ either factorized (2D+1D) or joint (3D) spatial-temporal operations to extract temporal contexts from the input frames. While the former is more efficient in computation, the latter often obtains better performance. In this paper, we attribute this to a dilemma between the sufficiency and the efficiency of interactions among various positions in different frames. These interactions affect the extraction of task-relevant information shared among frames. To resolve this issue, we prove that frame-by-frame alignments have the potential to increase the mutual information between frame representations, thereby including more task-relevant information to boost effectiveness. Then we propose Alignment-guided Temporal Attention (ATA) to extend 1-dimensional temporal attention with parameter-free patch-level alignments between neighboring frames. It can act as a general plug-in for image backbones to conduct the action recognition task without any model-specific design. Extensive experiments on multiple benchmarks demonstrate the superiority and generality of our module.
• Abstract（参考訳）: 時間モデリングは様々なビデオ学習タスクに不可欠である。 最近のアプローチでは、入力フレームから時間コンテキストを抽出するために、分解(2D+1D)または結合(3D)時空間演算を用いる。 前者は計算効率が良いが、後者は性能が良くなることが多い。 本稿では,異なるフレームにおける様々な位置間の相互作用の効率と充足率のジレンマに起因する。 これらの相互作用は、フレーム間で共有されるタスク関連情報の抽出に影響を及ぼす。 この問題を解決するために,フレーム単位のアライメントがフレーム表現間の相互情報を増加させる可能性を持つことを実証し,その効果を高めるためのタスク関連情報を含める。 そこで我々は,隣接フレーム間のパラメータフリーパッチレベルアライメントで1次元時間的注意を延長するためのアライメント誘導時間注意(ATA)を提案する。 イメージバックボーンのための一般的なプラグインとして機能し、モデル固有の設計なしでアクション認識タスクを実行することができる。 複数のベンチマークでの大規模な実験は、モジュールの優越性と一般性を示している。

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